Dal concept al software
Aiuto startup, professionisti e aziende a progettare e sviluppare prodotti digitali utilizzando tecnologie moderne e un approccio full-stack.
Aiuto startup, professionisti e aziende a progettare e sviluppare prodotti digitali utilizzando tecnologie moderne e un approccio full-stack.
Sono una sviluppatrice e studentessa di Informatica con una laurea in Statistica, con base a Milano. Mi occupo di sviluppo web e applicazioni digitali, combinando esperienza utente, funzionalità e dati.
Progetto e sviluppo applicazioni e siti web moderni utilizzando tecnologie come React, Next.js, TypeScript e Python.
Il mio percorso tra Statistica e Informatica mi ha portata a unire pensiero analitico e sviluppo software, con un interesse crescente per i dati e le applicazioni dell'intelligenza artificiale.
Mi piace seguire l'intero processo di sviluppo: comprendere un problema, progettare una soluzione e trasformarla in qualcosa di concreto, utile e utilizzabile.
Sviluppo Software
Intelligenza Artificiale
Software, dati e AI sono le aree in cui sto costruendo il mio percorso professionale.
Mi piace costruire qualcosa di utile. È questo che mi motiva a sviluppare: vedere un'idea prendere forma ed evolvere un pezzo alla volta. Ogni scelta tecnica ha uno scopo preciso e contribuisce a trasformare un'esigenza in un prodotto funzionale, pensato per essere davvero utilizzato.
Il mio percorso nasce dall'incontro tra Statistica e Informatica. Una combinazione che influenza il modo in cui affronto lo sviluppo e che mi sta portando ad approfondire il mondo dei dati, del machine learning e dell'IA, con l'obiettivo di integrare queste tecnologie nei prodotti software che realizzo.
Mi piace seguire il progetto nel suo insieme. Da un lato mi appassiona realizzare interfacce pulite e intuitive, con interesse per il web design e l'esperienza utente. Dall'altro, progettare API, database e logiche backend è la parte in cui mi diverto di più a risolvere problemi e dare ordine alla complessità.
Una selezione di progetti su cui ho lavorato, alcuni più recenti, altri evolutisi insieme a me. Ogni lavoro nasce da esigenze diverse, ma con un obiettivo comune: trasformare idee e requisiti in soluzioni digitali funzionali e facili da utilizzare.
Applicazione web full-stack per creare ricette, cucinare passo passo e gestire la tua lista della spesa
MamaChef nasce da un progetto universitario di Progetto e Sviluppo del Software, sviluppato inizialmente con due colleghi che mi hanno poi dato la possibilità di portare avanti il progetto in autonomia. Il progetto è stato poi migrato in Django e completato in una prima fase, diventando la consegna finale per il corso CS50 Web.
Progettazione Prima dello sviluppo è stata svolta una fase di raccolta dei requisiti e progettazione, basata sulle esigenze emerse da potenziali utenti.
Tra le funzionalità nate da questa fase ci sono la ricerca delle ricette per ingrediente, la modalità di cucina guidata e la possibilità di aggiungere direttamente gli ingredienti di una ricetta alla propria lista della spesa.
Validazione Ingredienti con NLP L'inserimento di nuovi ingredienti è uno degli aspetti in cui ho potuto applicare più direttamente le mie conoscenze di data science.
Ogni ingrediente viene sottoposto a diversi livelli di validazione per verificare che sia coerente con gli ingredienti già presenti nel database. Il sistema è in grado di individuare nomi molto simili, suggerire corrispondenze ed evitare duplicati.
Quando l'ingrediente non è già presente, viene inoltre verificato che corrisponda effettivamente a un alimento e viene normalizzato linguisticamente attraverso la lemmatizzazione, così da mantenere uniformi le informazioni nel database.
Implementazione Full-stack La struttura dell'applicazione integra un modello dati relazionale articolato, logiche backend in Django e interazioni frontend in JavaScript. Ho inoltre sviluppato funzionalità che richiedono coordinamento tra i diversi livelli dell'applicazione, come la modalità di cucina guidata con timer, l'autocomplete degli ingredienti, gli aggiornamenti asincroni della lista della spesa e l'esportazione in PDF.
Libreria Python per visualizzare e analizzare word embeddings, utile nel campo del Natural Language Processing
WordViz nasce per rendere più immediata un'attività comune nell'analisi degli embedding: esplorarne la struttura attraverso similarità, clustering e riduzione della dimensionalità.
La libreria raccoglie in un'interfaccia semplice diversi passaggi che normalmente richiederebbero implementazioni separate, trasformandoli in visualizzazioni interattive e personalizzabili accessibili attraverso poche righe di codice.
Semplicità WordViz gestisce internamente operazioni come riduzione della dimensionalità, clustering e calcolo delle distanze, lasciando all'utente la possibilità di concentrarsi sull'esplorazione dei propri embedding.
Le visualizzazioni sono configurabili attraverso metriche e parametri dedicati, così da mantenere un equilibrio tra semplicità d'uso e controllo sull'analisi.
Loading Universale L'oggetto EmbeddingLoader semplifica il caricamento degli embedding, gestendo sia il download sia il caricamento diretto da file e supportando diversi formati.
Una volta caricati, gli embedding possono essere passati direttamente al Visualizer, senza richiedere ulteriori operazioni di preparazione.
Visualizzazioni Dedicate WordViz offre visualizzazioni progettate specificamente per l'analisi degli embedding, tra cui esplorazione delle parole più simili, heatmap di similarità e distanze, dendrogrammi e rappresentazioni bidimensionali e tridimensionali.
La libreria include inoltre strumenti per personalizzare l'aspetto delle visualizzazioni attraverso palette e temi predefiniti e funzionalità dedicate alla gestione dei plot più affollati, come il posizionamento automatico delle label.
È in programma lo sviluppo di un'interfaccia grafica che permetterà di esplorare le funzionalità di WordViz anche senza utilizzare direttamente Python.
NOTONLYDESK, o NOD, è una startup innovativa che offre una piattaforma flessibile per accedere a una rete di spazi di coworking in tutta Italia e in Europa.
Collaboro con loro, supportando il CTO durante una fase di crescita e sviluppo del prodotto, occupandomi di attività che spaziano dallo sviluppo full-stack alla SEO tecnica, fino all'analisi dei dati e al machine learning.
Sviluppo Full-stack Ho contribuito allo sviluppo e all'evoluzione della piattaforma, lavorando sia sul frontend che sul backend. Ho realizzato diverse pagine statiche, sviluppato l'External Booking System in Django e costruito gran parte del nuovo gestionale dedicato agli amministratori degli spazi di coworking.
Mi sono inoltre occupata delle scelte tecniche, della manutenzione e degli interventi necessari durante il passaggio del gestionale alla produzione e alla fase di vendita.
SEO Tecnica All'interno di un sottoteam dedicato, mi occupo della SEO tecnica del sito. Il lavoro comprende analisi e risoluzione di problemi di indicizzazione, l'implementazione di dati strutturati, il miglioramento dell'accessibilità e l'evoluzione del sito verso una navigazione più adatta agli agenti AI.
Machine Learning Il mio background in statistica mi ha permesso di contribuire anche all'analisi dei dati di prenotazione. Ho iniziato un'attività di analisi previsionale che parte dall'estrazione, dalla pulizia e dall'analisi esplorativa dei dati e che proseguirà con la definizione e la validazione del modello.