Apparato · AI-OPS · Metodologia
Protocollo
Stack tecnico operativo e metodologia per portare un sistema ML dalla ricerca alla produzione sicura.
AI-OPS
Pipeline operativa
Come porto un sistema ML dalla fase di ricerca alla produzione operativa. Non solo modelli — pipeline complete, sicure e monitorabili.
[DATA] Raccolta, pulizia, feature engineering, versioning dataset
[TRAINING] Selezione algoritmi, hyperparameter tuning, cross-validation
[VALIDATION] Metriche robuste, test su distribuzioni reali, bias analysis
[DEPLOY] Containerizzazione Docker, REST API ottimizzate, staging → prod
[MONITOR] Drift detection, alerting automatico, dashboard Grafana
[SECURE] Container hardening, API authentication, incident response
[ETHICS] Explainability, Data governance, Logging & audit
Apparato
Stack tecnico
Strumenti usati in produzione o in progetti reali.
AI & Machine Learning
- TensorFlow / Keras
- Scikit-learn
- XGBoost / LightGBM
- PyTorch (progetti personali / studio)
- Feature engineering
- Anomaly Detection
- NLP (classificazione, preprocessing)
MLOps & Deploy
- Docker / Docker Compose
- Flask / FastAPI
- MLflow (model tracking)
- Prometheus + Grafana
- GitHub Actions (CI/CD)
- Linux Server Administration
Cybersecurity
- CompTIA Security+ ✓
- Network hardening & segmentation
- IDS/IPS (Snort, Suricata)
- Vulnerability assessment
- Log analysis / SIEM
- Threat modeling
- Secure DevOps
Sviluppo & Sistemi
- Python
- C / C++
- Bash / PowerShell
- JavaScript / Node.js
- SQL / PostgreSQL / MongoDB
- Networking (TCP/IP, routing, VPN)
- Git / GitHub
Formazione · Certificazioni