WaveRedact
Pipeline open-source in Python per la rimozione automatica dei dati sensibili (PII) dalle tracce audio sfruttando modelli NER e LLM locali.
Laureato in Informatica con una profonda passione per l'Intelligenza Artificiale. Costruisco sistemi intelligenti che collegano dati, logica e creatività per sviluppare soluzioni etiche e responsabili.
Progettazione e sviluppo end-to-end di una pipeline di dati cloud-native su Databricks per ottimizzare il chatbot di supporto tecnico aziendale. Transizione dell'architettura da un approccio puramente generativo a un sistema di caching semantico per minimizzare la latenza e ridurre i costi dei token.
Ruolo in un contesto retail (Inditex). Migliorate competenze in comunicazione, gestione priorità e collaborazione di team.
Università di Padova
Università di Padova
Final grade: 106/110
Pipeline open-source in Python per la rimozione automatica dei dati sensibili (PII) dalle tracce audio sfruttando modelli NER e LLM locali.
Classificatore kNN per distinguere casi maligni da benigni con accuracy 96.48% (dataset diagnostico).