Riccardo Zozzolotto — Junior AI Solutions Engineer
Strumenti che uso: Python, FastAPI, Claude, OpenAI, LangChain, PostgreSQL, TypeScript, React, Next.js, Docker, Ollama, Qdrant, pandas, NumPy, Supabase, Prisma, Playwright, GitHub Actions, Mistral, Hugging Face, scikit-learn, spaCy, SQLite, MySQL, Airflow, Kafka, Solr, Node.js, Express, Fastify, Pydantic, Selenium, NGINX, pytest, Tailwind CSS, Vite, Git, Linux, WordPress, PHP, jQuery, Jupyter.
Con base a
Treviso, Italia
Junior AI Solutions
Engineer
01 — Chi sono
Costruisco sistemi AI che superano la demo e restano in produzione.
Lavoro su estrazione di documenti con LLM, pipeline dati e web app Python e TypeScript per EnerNext ed Espiù: bollette, visure, prezzi dell'energia, un accumulo a batteria. Seguo il percorso intero, dal PDF che nessuno vuole aprire al servizio che gira su una VM e che qualcun altro usa ogni giorno.
La parte che mi interessa è quella che decide se un progetto regge: dove serve un'approvazione umana, cosa succede quando il portale cambia, come ci si accorge che qualcosa si è fermato. Non la demo che funziona una volta sola.
02 — Lavori selezionati
03 — Percorso
Esperienza
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ago 2026 — oggi
Soluzioni AI, applicazioni web e pipeline di data processing per automatizzare i processi aziendali: sistemi LLM che estraggono e analizzano documenti, la piattaforma che gestisce le fatture energetiche, il controllo di un accumulo a batteria.
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mag — ago 2026
Manutenzione dei sistemi, applicativi con integrazione AI e automazione dei processi: il periodo in cui BillDex è stato riscritto e messo in produzione.
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ott 2025 — feb 2026
Software per la gestione energetica con AI, archiviazione ed estrazione dati da documenti, chatbot aziendali multilivello, supporto IT.
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lug — ago 2025
Webapp con integrazione AI per automatizzare processi interni di uno studio di progettazione ed efficienza energetica, più supporto IT.
Formazione
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2024 — 2026
Voto finale110Qualifica post-diploma (EQF 5), luglio 2026. Statistical learning, data science, big data, deep learning, AI generativa, data visualization.
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2018 — 2023
Diploma
I.S.I.S.S. Antonio Scarpa, Motta di Livenza
Scuola secondaria.
Come lavoro
01 · Un'approvazione umana dove serve
Niente finisce sul gestionale, sul bus Modbus o in una mail al cliente senza un passaggio che una persona può vedere e fermare: bozza, revisione, dry-run. Il modello propone, la responsabilità resta a chi approva.
02 · Parto dai dati veri
Bollette scansionate, portali senza API dietro un captcha, prezzi che cambiano formato, letture che arrivano con buchi. La pipeline nasce sui file di produzione, non su un campione pulito.
03 · Consegno cose che si mantengono
Test che girano senza rete né dispositivi, CI su ogni pull request, deploy automatico su una VM, un README che dice il perché delle scelte, un guardiano che avvisa quando qualcosa si ferma. Chi arriva dopo deve poter intervenire senza chiedermelo.

