Chi sono – Mauro Sciancalepore
Sono Mauro Sciancalepore, mi trovo a Molfetta in provincia di Bari, nella mia amata Puglia, e lavoro attualmente presso ShopFully come Machine Learning Engineer.
Mi appassiona costruire soluzioni AI scalabili. Per me l’AI in azienda deve essere vista come un vero e proprio prodotto, con il suo ciclo di vita e quindi evoluzione. Fare AI != addestrare un modello. Fare AI significa risolvere molto spesso problemi non strutturati, per il quale il software 1.0 risulta troppo rigido.
Sono un forte sostenitore del connubio tra prodotto e tecnologia, nella collaborazione aperta e nel pensiero strategico.
Fin da piccolo ho sempre avuto una grande passione per l’informatica e tutto è iniziato con il desiderio di ottimizzare e rendere più usabile il mio vecchio smartphone Android Samsung Corby GT i5500 da 99€.
Da lì è nata la mia curiosità per Android e per la programmazione a basso livello, che mi ha portato a contribuire attivamente nella community XDA Developers.
Come sono passato da sviluppare Android a 14 anni ad addestare reti neurali profonde a 24?
Il mio percorso e formazione
Ho studiato Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software all’Università degli Studi di Bari, dove ho potuto approfondire le basi teoriche e pratiche dello sviluppo software.
Durante il corso magistrale in Artificial Intelligence, ho scoperto il mondo dell’Intelligenza Artificiale, partecipando a progetti di ricerca e a sfide internazionali che mi hanno permesso di unire teoria e pratica.
Nel 2022, durante il mio tirocinio presso Prometeia, azienda FinTech, mi sono occupato di Self-Supervised Learning per migliorare modelli di segmentazione nel contesto assicurativo, finalizzati alla stima dei danni sui veicoli.
Il lavoro di tesi ha portato un miglioramento del 2% sul task finale (ciao Luca!). Ebbene si, ho un debole per la computer vision!
Durante il percorso universitario, devo molto ai miei professori, cito alcuni per me tra i più stimolanti, tra cui: Giovanna Castellano (Computer Vision), Gennaro Vessio (Deep Learning), Luigi Quaranta (Software Engineering for AI) e Cataldo Musto (NLP).
Esperienze professionali
Treatwell
La mia prima esperienza lavorativa a 360° è stata in Treatwell, dove ho lavorato come Data Scientist e Machine Learning Engineer nell’area dei contenuti. Ciao Fabio, Peppe e Paolo!
Qui ho sviluppato e messo in produzione diverse soluzioni di AI e ho visto dall’interno un primo vero prodotto aziendale.
Questa esperienza mi ha insegnato che ogni modello o feature non è un semplice “output tecnico”, ma un elemento che va curato, monitorato e migliorato nel tempo. L’inglesismo per eccellenza che traduce il tutto è: ownership.
Ho imparato a pianificare gli sviluppi in modo strategico, bilanciando ingegneria, comunicazione e visione di prodotto.
Ciò che mi ha spiazzato in Treatwell, ma che ho scoperto essere la normalità, è che tecnologia e prodotto vengono visti, in generale, come due entità che si contrappongono. A prodotto servono feature, tecnologia esegue e completa i ticket.
Ecco, seppur in linea di massima è ciò che succede in realtà, per me è il modo di lavorare meno efficace che possa esistere. Spesso si creano situazioni di scontro e “pushback”. Secondo me, questa situazione si amplifica soprattutto quando mancano densità di talento e capacità comunicative, che a sua volta ho scoperto essere la normalità nelle aziende italiane (con qualche eccezione).
ShopFully
Dopo circa un anno, nel 2024 sono entrato in ShopFully, dove lavoro tuttora come Machine Learning Engineer nell’area Content Intelligence Automation (CIA), in un team sparso tra il Canada e l’Italia.
ShopFully è un ambiente molto dinamico, che vede frequenti acquisizioni e di conseguenza, cambiamenti sia di prodotto che tecnologia.
Dal 2024 mi occupo di automatizzare i processi di produzione del contenuto, in particolare i volantini digitali, misurando in modo tangibile l’impatto dei miei sviluppi. (Più info nel mio CV)
Nuovamente, in ShopFully ho potuto consolidare un approccio ibrido tra tecnologia e prodotto, che mi consente di:
- mantenere una visione chiara sugli obiettivi annuali o pluriennali;
- pianificare in modo pragmatico gli sviluppi;
- bilanciare velocità, qualità e scalabilità.
In ShopFully ho realizzato diverse soluzioni basate su Deep Learning, ognuna sviluppata da zero e portata in produzione in meno di due mesi, minimizzando i costi operativi e dipendenze da servizi esterni.
Il contesto di ShopFully, fortemente orientato all’efficienza e alla scalabilità, mi ha permesso di crescere come ingegnere e di sperimentare un equilibrio tra ricerca applicata, ingegneria e visione di prodotto.
Collaboro strettamente con il mio Product Manager, Filippo, con cui ho instaurato un rapporto diretto e sinergico che ci permette di imparare costantemente l’uno dall’altro.
Un grazie particolare va ad Alessandro, grande fonte di ispirazione e stimolo dai tempi di Treatwell. Impossible? Maybe.
La mia visione sull’AI e il Deep Learning
Mi considero un esperto di Deep Learning applicato al prodotto.
Trasformo i problemi in soluzioni concrete, pianificando ogni fase in base ai vincoli aziendali, ai dati disponibili e scadenze. Per quanto possano sembrare punti scontati, ho scoperto che la tecnologia lavora molto più a compartimenti stagni di ciò che, secondo me, dovrebbe.
Prediligo soluzioni end-to-end, evitando architetture troppo complesse o costose da mantenere, relativamente alle disponibilità aziendali.
Tra i miei obiettivi in azienda, cerco di educare colleghi e stakeholder su cosa significhi davvero sviluppare un sistema scalabile, e quando invece conviene usare servizi esterni o mix dei due.
E’ un ottimo esercizio fare stime ed essere responsabili dei costi delle automazioni proposte, dato che oggi giorno tutte le aziende si concentrano molto, se non esclusivamente su EBIDTA.
Ad oggi il Deep Learning, è la tecnologia applicata che ha maggior potenziale nella riduzione di costi e quindi, aumento di EBIDTA per le aziende.
Contatti
Sono disponibile per consulenze personalizzate.
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