Fabio Fumarola

Machine Learning Engineer

Fabio Fumarola
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 @fabiofumarola

Avevo otto anni quando ho iniziato per caso programmare con un Commodore VIC-20 comprato dai miei genitori insieme ad un corso di inglese. Terminato il liceo scientifico, ho deciso di studiare Informatica all’Università di Bari.All’inizio era difficile, ma passate le prime difficoltà mi sono letteralmente innamorato di questa materia di studio. Mi sono laureato alla triennale e specialistica in cinque anni. Nel 2008, ho ricevuto un premio come miglior laureato per la Facoltà di Scienze all’Università di Bari e infine deciso di iniziare un dottorato di ricerca in Machine Learning.

Durante il periodo del dottorato, ho imparato cosa vuol dire fare ricerca. Questo e’ un mix tra studiare la letteratura di riferimento, pensiero innovativo, creatività, passione e duro lavoro (circa il 70%). Mi e’ piaciuto tantissimo collaborare con diversi ricercatori sparsi per il mondo, e passare diversi mesi come ricercatore invitato presso il dipartimento di informatica all’Università dell’Illinois sotto la guida del professore Jiawei Han. Durante questo periodo, ho condotto ricerca su reti informative con Tim Weninger e pubblicato su diverse riviste di primo livello e conferenze. Nel Maggio del 2011 ho difeso la mia tesi di dottorato con relatore il professore Donato Malerba. Ottenuto il dottorato, ho speso un anno al Dipartimento di Scienze Biomedica e Oncologia Umana come ricercatore, dove ho collaborato sullo studio dei geni modificati dai tumori nel sangue. In parallelo ho lavorato come assistente ricercatore all’Università di Bari su Data Stream Mining applicato allo studio dell’energia prodotta da impianti fotovoltaici. Nel 2013, ho lavorato come Data Scientist presso il gruppo Mer.Mec. e fondato una startup innovativa con il goal di applicare algoritmi di Machine Learning per creare mappe per studiare la qualita’ dei quartieri cittadini. Nel 2014, sono ritornato in Università come ricercatore e lavorato su Web Mining e Big Data.

Nel 2015, ho iniziato a lavorare come Data Scientist in Unicredit Ricerca e Sviluppo. Sono stato in questo gruppo per quasi 3 anni lavorando su tanti progetti interessanti legati a Natural Language Processing, Graph Mining, Big Data, data encryption e trading ad alta frequenza. E’ stata una bella esperienza in cui ho avuto il piacere di collaborare con tante persone interessanti e preparate.

Durante il 2017, ho sentito del Team per la Trasformazione Digitale ed ho iniziato a seguirlo con crescente interesse. Alla fine del 2017 ho visto sul sito una posizione aperta come esperto in Machine Learning, ho inviato il mio cv e dopo dei colloqui sono stato assunto. Sono molto onorato di poter lavorare per il Team per la Trasformazione Digitale sotto la guida del Commissario Straordinario Diego Piacentini. Sono sicuro di poter imparare molto dalla sua esperienza e da quella del team e di poter collaborare per l’innovazione del mio Paese.

Mi piace descrivermi come appassionato nell’utilizzo dei dati per risolvere problemi, scoprire pattern interessanti e per creare modelli descrittivi e predittivi. Mi considero una persona comunicativa a cui piace costruire “valore” attraverso la collaborazione con i colleghi e gli altri interlocutori, e in grado di spiegare argomenti complessi con parole chiare a tutti. La cosa che mi caratterizza di più è la curiosità intellettuale e il desiderio di migliorarmi.

Data inizio: 30 ottobre 2017

Data fine: 30 settembre 2018

Periodo previsto: fino al 16 settembre 2018

Compenso su base annua: € 90,000

Registrazione in Corte dei Conti: 30 Novembre 2017


Ultimo aggiornamento: 22/10/2018
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