Laurea magistrale a dicembre 2026 · Aperto a ruoli in ambito AI

Francesco Pio De Dominicis

Modelli locali.
Impatto reale.

AI engineer e studente magistrale al Politecnico di Torino. Appassionato di inferenza locale e di progetti che contano davvero.

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Dic 2026Laurea magistrale · PoliTo
10+progetti su GitHub
Agents → Edgeda LangGraph a MLX

In evidenza · Tesi magistrale

Questa risposta è davvero supportata dalle sue fonti?

Un modello decisionale specializzato che verifica, frase per frase e in un solo forward pass, se una risposta RAG è supportata dalle fonti. Qwen2.5 (0.5B / 3B) con fine-tuning LoRA su MLX, eseguito interamente su Apple Silicon, con un’app nativa in SwiftUI.

  • Qwen2.5
  • LoRA
  • MLX
  • RAG
  • SwiftUI
Vedi su GitHub ↗
groundone · verify2 / 3 supportate
GroundOne fa fine-tuning di Qwen2.5 con LoRA.✓ Supportata
Gira interamente on-device su Apple Silicon.✓ Supportata
È stato addestrato su dieci miliardi di documenti.✕ Non supportata
Esempio illustrativo

Progetti scelti

Cose che ho costruito.

Tutti i repository ↗
macOS · AI on-device

Tempra

Monitor nella barra dei menu per i parametri vitali del Mac, con previsioni on-device basate su Mistral Timestral.

  • Swift
  • SwiftUI
  • Forecasting
Agente LLM

Travel Assistant

Assistente conversazionale per viaggi personalizzati: l’LLM capisce e spiega, il codice decide e garantisce.

  • Python
  • LLM
  • Tool use
Explainable AI

Hierarchical CBMs

Concept Bottleneck Model coarse-to-fine con concetti generati da LLM e gating per superclassi su CIFAR-100.

  • PyTorch
  • XAI
  • Concetti LLM
Explainable AI

Interpretable SER

Riconoscimento delle emozioni dal parlato che spiega le proprie predizioni tramite Concept Bottleneck Models.

  • PyTorch
  • Audio
  • XAI
Computer Vision

Road Anomaly Segmentation

Segmentazione open-world per la guida autonoma con Mask2Former (EoMT) e Outlier Exposure.

  • PyTorch
  • Transformers
  • OOD
Sistemi · Rust

Ruggine

Chat stateful su Tokio: streaming gRPC su HTTP/2, storico in PostgreSQL, cache Sled, TLS 1.3 e Argon2.

  • Rust
  • gRPC
  • PostgreSQL

Toolkit

Gli strumenti che uso.

AI Engineering
  • LangGraph
  • LangChain
  • Pipeline RAG
  • Ricerca ibrida (BM25 + densa)
  • PGVector
  • FAISS
  • Chroma
  • Azure OpenAI
  • Langtrace
  • Langfuse
Inferenza locale e fine‑tuning
  • MLX
  • llama.cpp / GGUF
  • Ollama
  • LM Studio
  • Hugging Face
  • Fine-tuning LoRA
  • Unsloth
Machine Learning
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • pandas
  • NumPy
  • Computer Vision
  • Explainable AI
Linguaggi
  • Python
  • Rust
  • Swift
  • Kotlin
  • Java
  • C
  • TypeScript
  • JavaScript
  • Dart
  • SQL
Backend
  • FastAPI
  • Node.js
  • Express
  • Spring Boot
  • Apache Kafka
  • gRPC
Dati
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • SQLite
  • MongoDB
  • Redis
  • Apache Spark
  • Apache Hadoop
App & Frontend
  • SwiftUI
  • Flutter
  • React
  • HTML
  • CSS
DevOps & Cloud
  • Docker
  • Kubernetes
  • Helm
  • Argo CD
  • GitHub Actions
  • Terraform
  • Azure
  • Prometheus
  • Grafana
  • OpenTelemetry

Esperienza

Dove ho lavorato.

  1. Mar 2026 — Oggi

    Generative AI Engineer · Stage ● Ora

    Accenture · Torino

    Workflow multi-agente in LangGraph (pattern supervisor / router, tool calling) e RAG su documentazione aziendale, in produzione su Azure OpenAI con valutazione e guardrail.

  2. Giu — Ago 2024

    Software Engineer · Stage

    Youbiquo · Cava de’ Tirreni

    App Flutter integrata con OpenRMF per teleoperazione in tempo reale, telemetria e invio di comandi a flotte di robot eterogenee.

  3. 2017 — Oggi

    Arbitro di calcio

    AIA · FIGC

    Decisioni in una frazione di secondo sotto pressione, comunicazione chiara con gli assistenti.

Formazione

  1. 2024 — Dic 2026

    Politecnico di Torino

    Laurea magistrale in Ingegneria Informatica · AI & Data Analysis

    Tesi: GroundOne — verifica del grounding frase per frase per sistemi RAG.

  2. 2021 — 2024

    Università degli Studi di Salerno

    Laurea triennale in Ingegneria Informatica · 109/110

    Tesi: ROAM — controllo cross-platform di flotte di robot eterogenee.

Costruiamo qualcosa
di solido.

Aperto a ruoli in ambito AI engineering · Torino

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