Aniello P.

Led the data science workstream on a production ML platform for Ferrari's EV fleet, helping prevent vehicle breakdowns before they happen across a live fleet of ~4,300 cars.

Designed and owned the full pipeline, from raw telemetry ingestion on AWS through to predictive alerts and an interactive monitoring dashboard used by the engineering team.

Built battery drain models, parking behavior predictors, and a multi-signal early warning system using LightGBM and Bayesian methods.

Delivered everything to production standards: modular, tested, and built to scale.

• Conception et déploiement de pipelines de classification de documents alimentés par LLM, ce qui a permis de réduire le temps de révision manuelle de 60 % et d'économiser plus de 500 000 livres sterling par an.
• Développement de microservices basés sur FastAPI pour soutenir des flux de travail ML sécurisés et évolutifs.
• Construire des pipelines NLP en temps réel sur Azure et AWS avec un temps de disponibilité de 99,9% pour l'analyse opérationnelle.
• L'automatisation CI/CD et le développement piloté par les tests ont été introduits dans les pipelines de ML.
• Collaborer avec les équipes de recherche et de modélisation pour transformer les prototypes en solutions prêtes à être produites.

• Conception et gestion de pipelines HPC pour le benchmarking LLM utilisant Dask sur des clusters distribués.
• Orchestration optimisée de la charge de travail, réduisant la durée d'exécution du benchmark de 50 % sur les clusters de calcul.
• Contribution aux bibliothèques internes de l'infrastructure HPC, améliorant la reproductibilité et l'évolutivité des expériences.
• Vous avez soutenu des équipes de recherche avec des expériences d'IA à forte intensité de calcul et l'automatisation du pipeline.

• Création de systèmes de maintenance prédictive qui ont permis de réduire les temps d'arrêt des équipements de 40 %, ce qui s'est traduit par des économies annuelles de 1,8 million de livres sterling.
• Il a dirigé une équipe Agile de cinq ingénieurs, encadrant les développeurs en TDD, CI/CD, et en conception de systèmes évolutifs.
• Nous avons mis en place des tableaux de bord analytiques et des pipelines prédictifs déployés sur plus de 20 sites industriels dans le monde.

• Développement d'API REST et de microservices backend en Java, intégrés avec des bases de données SQL.
• Participation à un programme de formation structuré couvrant le génie logiciel, Agile et les pratiques CI/CD.
• Support des systèmes de reporting internes à l'aide de Power BI, VBA et SQL.
• A livré des fonctionnalités backend pour des clients d'entreprise dans les secteurs financier et public.