Sébastien AucanteIngegnere di soluzioni e integrazione IA
Ritratto di Sébastien Aucante

Sébastien Aucante

Ingegnere di soluzioni e integrazione IA

Competenze

  • RAG
  • Retrieval
  • Integrazione LLM
  • Valutazione
  • Prodotti IA
  • Sviluppo Full-Stack
  • API & Backend
  • Architettura software

Ingegneria & integrazione IA

Progettare soluzioni IA affidabili per prodotti reali.

Progetto, sviluppo e integro sistemi IA — dalle architetture di retrieval e RAG ai servizi IA pronti per la produzione.

Vedi i progettiParliamo del progetto

RAG / Retrieval / Integrazione LLM / Valutazione / Prodotti IA

Posizionamento

Dai prototipi IA ai servizi integrati nei sistemi informativi reali.

Progetto e integro soluzioni IA interne: assistenti per le attività aziendali, ricerca documentale, sistemi RAG, automazione e servizi basati su LLM. L’obiettivo è trasformare un’esigenza di business in un sistema operativo, considerando affidabilità, sicurezza, governance dei dati, tracciabilità e sovranità dei dati come vincoli ingegneristici fin dalla fase di architettura.

La mia esperienza nello sviluppo full-stack mi permette di lavorare oltre il modello: API, servizi backend, interfacce, dati, integrazione con i sistemi esistenti, test e messa in produzione.

Progetti personali

Sistemi mirati per esplorare difficili problemi di ingegneria.

I repository saranno disponibili alla pubblicazione dei progetti.

  1. 01Progetto comparativo

    Dal RAG ingenuo a un retrieval affidabile

    INFOPAY-AI e AEROSPEC-AI confrontano un rapido prototipo assistito dall’IA con un approccio ingegneristico RAG valutato.

    Dettagli tecnici in arrivo · 2026

    Vedi il progetto

    INFOPAY-AI · Baseline

    INFOPAY-AI interface

    AEROSPEC-AI · Approccio ingegnerizzato

    AEROSPEC-AI interface
  1. 01

    RAG & Retrieval

    Progettazione di architetture affidabili per il recupero della conoscenza.

  2. 02

    Integrazione IA

    Integrazione delle capacità LLM in prodotti e flussi di lavoro esistenti.

  3. 03

    Ingegneria IA

    Valutazione, affidabilità e sistemi IA orientati alla produzione.

Architettura RAG

Progettare il livello di retrieval alla base di prodotti IA affidabili.

Un sistema RAG non consiste semplicemente nel collegare documenti a un LLM. La sua affidabilità dipende da come le informazioni vengono strutturate, suddivise, recuperate, classificate, assemblate nel contesto e valutate.

Indicizzazione

  1. Documenti
  2. Analisi
  3. Suddivisione
  4. Embeddings
  5. Database vettoriale
Livello di orchestrazione — LangChain

Retrieval & generazione

  1. Query utente
  2. Embedding della query
  3. Retrieval
  4. Reranking
  5. Costruzione del contesto
  6. LLM
  7. Risposta fondata + citazioni
Database vettorialeRetrieval

Competenze

Capacità tecniche mirate per realizzare IA affidabile.

01

Ingegneria IA

  • RAG & retrieval
  • Integrazione LLM
  • Context engineering
  • Embedding & ricerca vettoriale
  • Valutazione & affidabilità
  • Workflow IA & automazione
  • Osservabilità & tracciabilità

02

Ingegneria del software

Linguaggi & sviluppo applicativo

  • TypeScript / JavaScript
  • Java
  • Python
  • React / Next.js

Architettura & backend

  • Ingegneria API & backend
  • Architettura software & di sistema
  • Principi SOLID
  • Design pattern

Delivery & integrazione

  • Integrazione di dati & sistemi
  • Test & qualità
  • CI/CD & produzione

Contatti

Hai un problema IA che vale la pena risolvere?

Parliamo del prodotto, dei dati e dell’ingegneria che li collega.