Manuel De Stefano, PhD

AI & Data Engineer

Lavoro in CINECA dal 2023, prima come data engineer e oggi come AI engineer.

Il dottorato in ingegneria del software empirica mi ha formato come ricercatore: raccolgo dati, li analizzo con metodi statistici e ne ricavo conclusioni verificabili. Oggi uso lo stesso metodo per validare la correttezza degli strumenti di AI, con metriche e test sistematici, anche in applicativi ad alta sensibilità.

La carriera, anno per anno

Dottorato · Salerno nov 2020 – mar 2024 Data Engineer · CINECA set 2023 – mar 2025 AI Software Engineer · CINECA mar 2025 – oggi

Esperienza

AI Software Engineer

CINECA, Roma

mar 2025 – oggi

Ho contribuito a realizzare un'infrastruttura per gestire chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) dedicati a più atenei, su Azure OpenAI.
Ho esteso i chatbot da semplici assistenti a strumenti integrati con i sistemi gestionali che CINECA offre alle università.
Ho sviluppato strumenti di automazione per la gestione delle richieste di assistenza (ticket).
Ho realizzato un software interno per raccogliere e definire requisiti funzionali in formato strutturato, per analisti, requirement manager e product owner.
Curo la valutazione sistematica (evals) degli strumenti di AI: definisco metriche e test per misurarne correttezza e affidabilità.

Tecnologie: Vercel AI SDKPythonLangChainSDK OpenAIAzure OpenAI

Data Engineer

CINECA, Roma

set 2023 – mar 2025

Ho partecipato alla costruzione della nuova piattaforma dati su Microsoft Azure per i dati degli atenei.
Ho migrato i flussi di caricamento e trasformazione dei dati (ETL) su Azure Data Factory e Databricks.
Ho lavorato a stretto contatto con il team di analisti, che usava la piattaforma per data warehouse e analisi.

Tecnologie: Microsoft AzureAzure Data FactoryDatabricksSQLPython

Dottorando di ricerca in Informatica

Università degli Studi di Salerno

nov 2020 – mar 2024

Ricerca in ingegneria del software empirica, con focus sul software per computer quantistici.
Ho condotto studi su larga scala: estrazione di dati da repository GitHub, analisi statistica, classificazione qualitativa.
Ho pubblicato e presentato lavori su riviste e conferenze internazionali. L'elenco è su Google Scholar.

Formazione

Dottorato di ricerca in Informatica

Università degli Studi di Salerno

2020 – 2024

Laurea Magistrale in Informatica

Università degli Studi di Salerno

2018 – 2020

110 e lode

Competenze

Analisi quantitativa: Analisi statistica
Studi empirici
Progettazione di survey
Definizione di metriche
Valutazione sistematica
Intelligenza artificiale: Azure OpenAI
Vercel AI SDK
LangChain
SDK OpenAI
Valutazione di sistemi AI (evals)
Dati e cloud: Python
SQL
Microsoft Azure
Azure Data Factory
Databricks
ETL
Docker
Git
Trasversali: Ricerca e sviluppo
Scrittura tecnica
Presentazioni a conferenze
Lavoro con team di analisti

Lingue

Italiano: Madrelingua
Inglese: C1Esame sostenuto durante il dottorato