INFO CANDIDATO
DETTAGLIO CV
Profilo Candidato
Mobile Software Developer specializzato in iOS (Swift, UIKit) e Flutter, con esperienza in architetture modulari, Design System e accessibilità. Laureato con lode in Informatica presso l’Università di Milano, con background in machine learning e computer vision. Autore di pubblicazioni scientifiche su sistemi AI-assisted in ambito medicale. Solide competenze anche in sistemi distribuiti, IoT e test automation.
Studi, Corsi, Certificazioni, Lingue conosciute
Settembre 2022 - Aprile 2025
Laurea Magistrale in Informatica
Università degli Studi di Milano
Votazione finale: 110/110 e lode
Tecnologie studiate: Python, Java, R, Swift
Materie rilevanti: privacy e protezione dei dati, sicurezza informatica, sviluppo di applicazioni mobile, reti wireless e mobili, intelligenza artificiale e machine learning, sistemi distribuiti e pervasivi, bioinformatica.
Settembre 2019 - Settembre 2022
Laurea Triennale in Informatica
Università della Calabria
Votazione finale: 100/110
Tecnologie studiate: C++, SQL, MariaDB, Java, HTML, CSS, JavaScript, JSP, Bootstrap, Spring Boot, jQuery, Python
Materie rilevanti: strutture dati, algoritmi, ingegneria del software, web computing, sistemi di basi di dati, sistemi operativi e reti, architettura dei computer, programmazione orientata agli oggetti.
PUBBLICAZIONI
Interactive Guidance for Self-Acquisition of Ultrasound Images by Hemophilic Patients
MobileHCI '25 Adjunct - ACM
Tecnologie: C#, YOLO, ONNX, Computer Vision, Machine Learning
Contributo allo sviluppo e alla valutazione di un sistema assistito da AI (GAJA) per l'acquisizione guidata di immagini ecografiche in pazienti emofilici. Estensione della piattaforma per supportare le articolazioni del gomito e della caviglia, integrando modelli di rilevamento di punti di riferimento anatomici basati su machine learning per guidare il posizionamento della sonda e migliorare il monitoraggio clinico da remoto.
PROGETTI RILEVANTI
Greenfield - Applicazione Distribuita e IoT
Tecnologie: Java, REST API, MQTT, gRPC
Applicazione IoT per la pulizia delle smart city tramite robot di pulizia autonomi. I robot navigano autonomamente nei quartieri, segnalano la necessità di manutenzione periodica via gRPC e trasmettono i dati dei sensori di inquinamento atmosferico a un server centrale via MQTT. Un server REST gestisce dinamicamente l'allocazione dei robot e calcola le statistiche sulla qualità dell'aria.
GazeSaliency - Previsione dell'Attenzione Visiva nei Video
Tecnologie: Python, Deep Learning, Computer Vision
Studio dell'efficacia delle mappe di salienza basate sul tracciamento dello sguardo nel predire l'attenzione visiva nei video. Utilizzo di Gaze360 per la stima dello sguardo e DensePose per il riconoscimento della postura umana al fine di evidenziare le regioni visivamente coinvolgenti, validando le previsioni rispetto a dataset reali di eye-tracking.
Esperienze di Lavoro
Aprile 2025 - Presente
Mobile Software Developer (iOS & Flutter) | Iriscube Reply, Milano, Italia
Tecnologie: Swift, UIKit, Flutter, Dart, REST API, Git
Progettazione ed evoluzione di funzionalità iOS native in Swift e UIKit, costruendo interfacce scalabili, logica di business e integrazioni REST API all'interno di un'architettura modulare, gestendo routing e deep linking tra i moduli.
Estensione dei bridge nativo-Flutter all'interno delle app iOS native per riutilizzare servizi core di networking, autenticazione, gestione delle sessioni e localizzazione tra i moduli cross-platform.
Realizzazione di componenti UI riutilizzabili in Flutter e Dart a partire da specifiche Figma, evolvendo librerie di Design System condivise e un'app Showcase interattiva per garantire coerenza UI e manutenibilità del codice.
Promozione di miglioramenti di accessibilità iOS ottimizzando la compatibilità con VoiceOver, la gestione del focus, l'ordine di lettura e le etichette semantiche nei componenti interattivi.
Sviluppo di widget test Flutter e risoluzione di difetti funzionali complessi, inclusi edge case, validazione dei dati, prevenzione dei crash e gestione del ciclo di vita dei componenti.
Gestione delle configurazioni di build iOS e Flutter e delle dipendenze in un ambiente multi-repository utilizzando CocoaPods e Swift Package Manager (SPM) per ottimizzare la preparazione degli artefatti di rilascio.
Marzo 2022 - Luglio 2022
Tirocinio Studentesco | NTT DATA, Cosenza, Italia
Tecnologie: Kotlin, Ruby, Calabash, Cucumber
Contributo a un team R&D focalizzato su framework di automazione dei test mobile e web.
Implementazione di un modulo di test automatizzati basato su BDD per applicazioni Android utilizzando Calabash e Cucumber.