Curriculum vitae.

Trasformazione gestione equipaggi Mercitalia Rail · IVU.Rail · Italia, ibrido

• Supporto all'esecuzione end-to-end di otto fasi del programma (3, 4, 7, 8, 9, 10, 11, 12), tra fondamenta di sistema, algoritmi di ottimizzazione e rollout dei moduli finali.
• Contributo diretto alla chiusura delle fasi 4, 7 e 10; preparazione della documentazione di governance e follow-up sulle decisioni aperte.
• Punto di raccordo tra cliente, fornitore e team interni, con comunicazione tecnica più fluida e decisioni allineate.
• Analisi di processi di business e documentazione tecnica complessa, con traduzione dei vincoli in materiale chiaro e azionabile per i board di governance.
• Supporto alla definizione e documentazione di ottimizzatori pairing/griglie cicliche, settimanale e repairing e delle interfacce GO a livello di requisiti e governance.

Scheduling navale delle raffinerie · Python, AWS, AI/ML · Italia, ibrido

• Sviluppo di algoritmi di ottimizzazione in Python per modellare funzioni obiettivo complesse, prevedere gli orari di arrivo e allocare le risorse tra scheduling delle navi e turnaround.
• Costruzione di una piattaforma digitale su AWS con interfaccia web per gestione e visualizzazione dei dati, modelli AI/ML e predittivi per scenari logistici.
• Ottimizzazione dei programmi portuali per ridurre i costi di demurrage e proteggere la continuità della produzione di biocarburanti.
• Lavoro con esperti logistici per trasformare i vincoli operativi in input del modello e migliorare la resilienza della supply chain.

Dati contabili · reporting

• Gestione e processing di dati contabili per diverse aziende clienti, con attenzione ad accuratezza e coerenza dei registri.
• Individuazione e correzione di discrepanze nei bilanci, con riduzione degli errori di reporting e maggiore affidabilità dei dati.
• Collaborazione con team cross-funzionali per snellire il processo di revisione contabile e accorciare i cicli di reporting.

Milano, Italia

Strumenti Microsoft, Git, Power BI, Linux, Python, Java, HTML, Spring, Angular, SQL, public speaking, project management.

Costruisco e riparo PC da quando avevo 11 anni; a mio agio con laptop, desktop, server e la parte brutta del cable management.

• Cluster Raspberry Pi con Kubernetes; il server principale si sveglia on demand via Wake-on-LAN.
• Ryzen 7 2700X, RTX 2060 per il lavoro GPU pesante, GTX 1050 per quello leggero, 32 GB DDR4, 2× 2 TB HDD + 256 GB NVMe.
• Scheduling Plex basato su Docker che sposta il carico dalla 1050 alla 2060 quando ci sono troppi utenti.
• TrueNAS, Jellyfin, Pi-hole/AdGuard; daily driver Lenovo LOQ (Ryzen 7 7435HS, RTX 4060 Mobile, 16 GB 6000 MHz, 1 TB NVMe).

Next.js, TypeScript, GSAP, WebGL, export statico, Cloudflare. Case study →

Python, Discord IPC/RPC. GitHub ↗

Python, AWS, AI/ML, scheduling e allocazione delle risorse. Case study →