Tecnico di prodotto, piattaforma e servizi AI

Lavoro su design tecnico di prodotto, architettura di piattaforma, ingegneria del software, integrazione AI e delivery strutturato. Il valore non sta nel trattare questi come servizi separati, ma nel collegarli dai requisiti e dai confini di sistema attraverso implementazione, deployment e operatività.

Aree di servizio principali

Prodotto tecnico e architettura della soluzione

Tradurre obiettivi e requisiti di prodotto in un design tecnico implementabile. Questo può includere confini di sistema, requisiti non funzionali, modelli di dati, contratti API, strategia di integrazione, identità e autorizzazione, confini AI, topologia di deployment e decisioni architetturali.

Architettura di piattaforma

Progettare fondamenta tecniche riutilizzabili invece di risolvere lo stesso problema in modo indipendente in ogni funzionalità. Le aree rilevanti includono sistemi multi-tenant, servizi condivisi, modelli di permessi, pubblicazione strutturata, astrazione dei provider, API modulari, architettura multilingue e capacità AI riutilizzabili.

Ingegneria del software e implementazione full-stack

Implementare applicazioni web e capacità di piattaforma su frontend, backend, database e API. Il lavoro attuale utilizza comunemente Nuxt, Vue, TypeScript, Node.js, Nitro, Prisma e PostgreSQL, con Python e altre tecnologie dove rappresentano la soluzione tecnica migliore.

• Applicazioni aziendali e interne
• Portali clienti e partner
• Interfacce di amministrazione e dashboard
• Sistemi multi-tenant e orientati al SaaS
• API e servizi di integrazione
• Applicazioni di workflow e documenti
• Piattaforme di pubblicazione strutturata
• Componenti di piattaforma orientati al commercio e al prodotto

Integrazione AI e architettura di sistemi AI

Integrare l'AI come parte di un'architettura applicativa invece che come una chiamata API isolata. Questo include modelli ospitati e locali, astrazione dei provider, retrieval, strumenti, agenti, permessi, output strutturati, valutazione, osservabilità e comportamento runtime controllato.

• Architetture AI locali, ospitate e ibride
• Astrazione di modelli e provider
• RAG e integrazione di conoscenza esterna
• Workflow basati su agenti e strumenti
• Client AI locali e runtime controllati
• Estrazione e classificazione strutturate
• Pubblicazione assistita da AI e workflow di conoscenza
• Validazione a livello applicativo e gestione degli errori

RAG, ricerca e sistemi di conoscenza

Progettare livelli di retrieval e conoscenza che collegano applicazioni e sistemi AI con informazioni esterne. Questo può includere ingestion, chunking, metadati, ricerca lessicale e semantica, embeddings, reranking, provenienza, concetti di Source-of-Truth, retrieval consapevole dei permessi e preparazione del contesto.

Dati, API, identità e autorizzazione

Progettare e implementare i confini di dati e accesso dietro un'applicazione: modelli relazionali, Prisma e PostgreSQL, API, contratti di integrazione, autenticazione, RBAC, autorizzazione tenant-aware e flussi di dati a livello applicativo.

Modernizzazione della piattaforma e replatforming

I sistemi esistenti non devono sempre essere sostituiti. L'architettura può spesso essere migliorata in modo incrementale attraverso confini più chiari, modernizzazione dei framework, ristrutturazione di database e API, pulizia del deployment, ottimizzazione delle prestazioni e pianificazione della migrazione.

Pubblicazione Strutturata, Sistemi Multilingue e SEO Tecnica

L'architettura dei contenuti appartiene alla piattaforma. Routing multilingue, URL canonici, hreflang, sitemap, dati strutturati, linking interno, modelli di contenuto EditorJS e tassonomie semantiche possono essere progettati insieme all'applicazione sottostante anziché essere aggiunti dopo lo sviluppo.

Infrastruttura e Operazioni di Produzione

Un sistema non è finito quando il codice compila. Deployment, comportamento del runtime Linux, reverse proxy, NGINX, gestione dei processi, networking, logging, backup, migrazioni e troubleshooting fanno parte dell'architettura di produzione.

Consegna Tecnica e Struttura del Progetto

Architettura e implementazione possono essere collegate con requisiti, milestone, rischi, criteri di accettazione, struttura del backlog, validazione e documentazione di consegna. IPMA® Level D e Professional Scrum Master I forniscono metodi formali che completano il lavoro di ingegneria.

Da Attività Mirata a Percorso di Prodotto Completo

Un incarico non deve coprire ogni livello. Può iniziare con una revisione dell'architettura, un componente backend difficile, una pipeline RAG, una funzionalità frontend, un'integrazione AI, una migrazione o un problema di infrastruttura. La differenza è che le decisioni vengono prese con in vista l'architettura circostante del prodotto e della piattaforma.

Evidenza di Implementazione

L'approccio tecnico è dimostrato attraverso i sistemi che progetto, costruisco e gestisco: stajic.de, loving.rocks, figure.rocks, bazify.com, Aaasaasa AI Client, SenseFlow e il relativo lavoro di architettura e implementazione. Questi progetti espongono problemi diversi in ambito pubblicazione, sistemi multilingue, integrazione AI, permessi, dati, infrastruttura e consegna del prodotto.

Fondamenta Tecniche

Il lavoro attuale combina comunemente TypeScript, JavaScript, Nuxt, Vue, Node.js, Nitro, Prisma, PostgreSQL, Electron, Linux, NGINX, Docker, API REST, integrazioni OpenAI e runtime LLM locali tra cui Ollama. Ulteriori tecnologie vengono selezionate in base al sistema anziché essere utilizzate come requisiti fissi.