Intervista Pythonista

Conosciamo Uberto Barbini, senior developer presso Kraken e autore di libri in ambito software e AI. Discutiamo il suo percorso professionale, il suo nuovo libro 'Process Over Magic: Beyond Vibe Coding', e l'importanza di un processo solido nello sviluppo software. Viene esplorato il concetto di Vibe Coding, l'uso dell'AI nel lavoro con codice legacy, e come l'AI possa migliorare la qualità del codice. Inoltre, si affrontano le competenze necessarie per i programmatori e le best practice per l'adozione dell'AI nei team di sviluppo.

Cesare e Marco esplorano il concetto di GitOps, una metodologia che si basa su Kubernetes per gestire e automatizzare l'infrastruttura IT. Cesare spiega i principi fondamentali di GitOps, le differenze rispetto al DevOps tradizionale e fornisce esempi pratici di come GitOps possa essere implementato utilizzando strumenti come ArgoCD. La discussione si concentra anche sull'importanza della gestione dei permessi e della tracciabilità delle modifiche nel contesto di GitOps.Manifesto GitOps Principles.

Wsploriamo l'ascesa dei tabular foundation model e dei modelli PFN, una nuova classe di algoritmi che promette di rivoluzionare il machine learning sui dati tabellari. Parleremo di TabPFN, in-context learning e di come il paradigma “pre-train + inferenza” stia cambiando il modo di costruire modelli predittivi su piccoli dataset.Blog post di Molnar: https://mindfulmodeler.substack.com/p/tabular-ml-is-about-to-get-weirdArticolo Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6Repo GitHub TabPFN: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6

Marco e Cesare partono dal libro Thinking in Systems per esplorare il pensiero sistemico e il modo in cui affrontare la complessità dei sistemi che ci circondano, dal software alle organizzazioni. La conversazione mette in luce perché i problemi raramente nascono da singoli elementi isolati, ma emergono dalle relazioni e dalle interazioni tra le parti. Attraverso esempi concreti e intuitivi, si parla di feedback, effetti ritardati e conseguenze inattese, mostrando come le soluzioni “semplici” spesso falliscano nei sistemi complessi. La puntata si chiude con una riflessione sull'importanza di visualizzare e rappresentare graficamente i sistemi per comprenderli davvero.

Marco e Cesare approfondiscono le caratteristiche di LlamaIndex, un framework in Python progettato per migliorare le capacità di ricerca semantica all'interno di una base di conoscenza. Cesare racconta la sua esperienza pratica nell'uso di LlamaIndex per risolvere un problema concreto sul lavoro, dove doveva indicizzare documenti sensibili garantendo allo stesso tempo la privacy dei dati. La conversazione esplora come LlamaIndex permetta un'indicizzazione e un recupero delle informazioni efficienti, consentendo agli utenti di accedere in modo semplice a sistemi e database esterni.La discussione entra anche negli aspetti tecnici dell'implementazione di LlamaIndex, incluso l'uso dei modelli di embedding e l'importanza di strutturare bene i dati per un recupero efficace. Cesare spiega come abbia costruito una soluzione personalizzata che sfrutta LlamaIndex per creare un sistema di gestione della conoscenza personale, sottolineando la facilità d'uso e la potenza dell'elaborazione locale con l'hardware moderno. L'episodio si conclude con alcune riflessioni sui progressi dell'hardware che rendono queste applicazioni sempre più accessibili anche agli utenti comuni.

Conosciamo, Leonardo Tamiano, educatore freelance di informatica, discute il suo percorso professionale e le sue esperienze nell'insegnamento dell'informatica. Parla della necessità di migliorare la didattica dell'informatica, enfatizzando l'importanza di un approccio pratico e applicato. Leonardo condivide le sue idee su come i progetti pratici possano migliorare l'apprendimento e l'importanza di avere un portfolio di progetti per i neolaureati. Inoltre, discute il suo progetto Esadecimale e la creazione di una piattaforma educativa basata su OpenEDX.RiferimentiManifesto di LeonardoCanale YoutubeSito Esadecimale

Marco e Cesare riflettono sull'anno passato del loro podcast, analizzando le statistiche di crescita e l'engagement del pubblico. Discutono dei progetti futuri e dei buoni propositi per il nuovo anno, inclusi nuovi ospiti e argomenti da trattare. Infine, parlano dell'importanza della partecipazione a eventi e conferenze nella community.

Conosciamo Valeria Zuccoli, data scientist presso Intella, e approfondiamo il fenomeno del collasso dei modelli generativi che prendono in input dati generati da altri modelli generativi, esplorando le cause e le implicazioni di questo problema. Valeria ci presenta un esperimento di vibe coding per creare un sito di fake news, evidenziando la facilità con cui si possono diffondere informazioni false. RiferimentiTalk di ValeriaPaper citatiBohacek et al., Nepotistically Trained Generative-AI Models Collapse, 2023Shumailov et al., The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget, 2023Amin et al., Escaping Collapse: The Strength of Weak Data for Large Language Model Training, 2025

Marco e Cesare commentano The Bitter Lesson di Rich Sutton, post sull'amara lezione appresa dai ricercatori AI negli ultimi anni.

Conosciamo Michele Danieli, direttore architetture e tecnologia di Tribe Advisory in Objectway e co-autore di Platform Strategy. Scopriamo le sfide di progettare e costruire piattaforme software per creare uniformità ed economie di scala in aziende di grandi dimensioni.

Cesare e Marco esplorano il concetto di 'Duct Tape Programmer', una figura pragmatica nella programmazione che si concentra sulla consegna di software funzionante piuttosto che sulla perfezione. Discutono l'importanza del pragmatismo rispetto al perfezionismo, l'over-engineering nelle architetture moderne e forniscono esempi di come semplificare il codice possa portare a risultati migliori.

Cesare e Marco raccontano le novità introdotte in Python 3.14, tra cui l'uso di interpreti concorrenti, le t-strings, e le annotazioni differite.

Cesare e Marco discutono dell'evento Django Girls, un workshop gratuito dedicato a donne e ragazze che vogliono imparare a sviluppare applicazioni web utilizzando Python e Django. L'evento si terrà a Milano il 25 novembre 2025 e mira a promuovere la partecipazione femminile nel settore tecnologico, offrendo un'opportunità di networking e apprendimento. Viene anche esplorata la storia e l'impatto di Django Girls a livello globale, evidenziando i numeri significativi di partecipazione e il supporto delle aziende locali.

Conosciamo Nicolò Lucchesi, Senior Machine Learning Engineer presso Red Hat, e il suo lavoro su vLLM e l'ottimizzazione delle performance. Nicolò condivide la sua esperienza nel campo dell'AI e del Machine Learning, spiegando l'importanza di strumenti come Paged Attention e le sfide legate all'integrazione di nuovi modelli. Viene anche discusso il ruolo della community e le tecnologie utilizzate nel progetto vLLM, oltre a tendenze emergenti nel settore.

SummaryMarco e Cesare discutono delle conferenze a cui hanno partecipato negli ultimi anni, evidenziando le differenze tra eventi come Codemotion, PyCon Italia, Big Data London e PY4AI. Ogni conferenza ha un focus unico, dalla varietà di temi trattati alla forza della community, fino all'importanza di eventi di nicchia.

Parliamo di benchmarking di AI e ML su CPU e GPU locali con Alberto Danese, Kaggle Grandmaster e responsabile Data Science & Advanced Analytics in Nexi.Partendo dal suo progetto open di GPU Benchmark, esploriamo come cambiano le prestazioni tra diversi modelli, dataset e hardware, fino a scoprire soglie e comportamenti sorprendenti.Una chiacchierata tecnica ma accessibile, tra regole empiriche, contributi open source e “vibe coding”.La dashboard qui https://ai-ml-gpu-bench.streamlit.app/

Marco e Cesare raccontano cosa apprezzano di Youtube

Ospitiamo Stefano Iasi, Head of Engineering presso TrueLayer, per parlare di un tema cruciale per chi lavora nel mondo tech: come organizzare i team di sviluppo. Con Stefano esploriamo il modello di Team Topologies, cosa lo rende diverso da altri approcci (spoiler: il “Spotify Model” non esiste davvero), e perché è diventato uno strumento fondamentale per favorire focus, collaborazione mirata e chiarezza nei ruoli. Dalle tipologie di team alle interazioni consigliate, fino a esempi concreti di riorganizzazioni vissute in prima persona, emergono spunti pratici per riconoscere problemi ricorrenti (come team “multi-type” o troppe interazioni non necessarie) e affrontarli con un linguaggio comune.

Marco racconta a Cesare l'esperienza di insegnare a studenti di istituto tecnici superiore.

Marco e Cesare parlano dell'organizzazione di Python Milano e PyData davanti a un caffè (con analogia su Team Topologies)

Marco e Cesare parlano di FastMCP davanti a un caffè

In questa puntata con Gabriele Lombardi, CTO di ArgoVision, esploriamo lo stato dell'arte della computer vision tra approcci classici e deep learning. Parliamo di sfide reali come anomaly detection, few-shot learning e affidabilità in ambito industriale, oltre ai vincoli dell'edge computing su memoria, potenza ed energia e a come testarne modelli e pipeline. Sul fronte ingegneristico, tocchiamo organizzazione dei team R&D e prodotto, codice pulito, CI, toolchain Python e quando ha senso spingersi verso C++ per le performance.

In questo episodio di Intervista Pythonista parliamo con Diego Russo, Principal Software Engineer presso ARM e core developer di CPython. Diego ci guida attraverso il funzionamento interno dell'interprete Python, spiegando la differenza tra interpreter e runtime, e illustrando le novità come l'interprete specializzato di Python 3.11 e il futuro JIT in arrivo con Python 3.14. Condividiamo anche uno sguardo dietro le quinte dello sviluppo del linguaggio, parlando del processo per diventare core developer e dell'importanza del PEP 11 nel determinare il supporto alle piattaforme. Un episodio ricco di dettagli tecnici, storie dalla comunità EuroPython, e spunti utili anche per lo sviluppatore Python "medio".

Alla vigilia dell'inizio di PyCon Italia 2025, abbiamo l'intervista esclusiva al team di organizzatori! Scopriamo chi sono, cosa fanno e sveliamo tutte le novità della conferenza: da una location più inclusiva a Bologna, ai numerosi eventi che vanno oltre il tecnico, come workshop per principianti, talk su soft skills e momenti di networking. Si parla anche di sponsor, grant, selezione dei talk, novità sul merchandising e si dà spazio alle voci dei nuovi membri del team.Nell'intervista: Fiorella De Luca, Ambra Tonon, Glenn Mendoza, Gaetano D'Onghia, Sabrina Scoma, Ester Beltrami, Raffaella Suardini

Parliamo di vector database e RAG con Nicola Procopio, Senior Data & AI Scientist presso AC Software e Ambassador di QDrant. Con lui esploriamo cosa significa oggi fare ricerca semantica: dalle tecniche di pre-embedding basate su keyword ai modelli transformer che trasformano il testo in vettori, fino alle applicazioni pratiche in progetti GenAI. Scopriamo come funziona il chunking, perché la similarità tra vettori è alla base delle query in linguaggio naturale e quali sono i vantaggi di usare QDrant – il vector DB open source scelto anche nello “Stregatto”, il progetto open source di cui Nicola è core developer.

Conosciamo Patrick Arminio, Founding Engineer presso FastAPI Labs, creatore di Strawberry e presidente di Python Italia. Iniziamo con una panoramica di GraphQL e REST API. Chiudiamo poi con la nuovissima FastAPI Labs, avventura imprenditoriale di Patrick Arminio e Sebastián Ramírez (tiangolo).

In questa puntata, ci immergiamo nel mondo del MLOps e dell'orchestrazione dei dati con Stefano Bosisio, Senior Software Engineer presso NVIDIA. Stefano condivide le sue conoscenze su framework popolari come Apache Beam, Kubeflow e Dagster, evidenziandone punti di forza e limitazioni. Affrontiamo anche le tendenze emergenti nel DataOps e le sfide che i team devono affrontare nella scelta degli strumenti di orchestrazione più adatti alle loro esigenze.

Con Valentino Gagliardi parliamo dello sviluppo frontend in Django e faremo un'analisi critica del ruolo di "full stack developer". Approfondiremo: Importanza del progressive enhancement e dell'accessibilità nello sviluppo web moderno Django come framework pragmatico che permette lo sviluppo di web app complete con minime dipendenze Integrazione di tecnologie moderne (htmx) mantenendo la semplicità e l'efficacia del server-side renderingRiferimenti ai temi toccati nella puntata.Progressive enhancement https://thehistoryoftheweb.com/the-inclusive-web-of-progressive-enhancement/ https://www.gov.uk/service-manual/technology/using-progressive-enhancement  Accessibility tools https://accessibility.voxmedia.com/  https://www.whocanuse.com/ https://wave.webaim.org/  Django e Frontend https://www.valentinog.com/blog/django-progressive-enhancement-htmx/ https://youtu.be/cLHVM31Rv6A?si=CKqH_2VUXvWP13gF  Social https://bsky.app/profile/valentinog.com  https://fosstodon.org/@gagliardi_vale@fosstodon.org  https://www.linkedin.com/in/valentinogagliardi/

In questa puntata speciale conosciamo gli organizzatori delle community Python locali che possiamo trovare in tante città italiane (a esempio Roma, Milano, Torino, Pescara, Campania, Bari, Catania, Biella) Approfondiremo cosa significa essere una community Python e scopriremo le motivazioni che spingono gli organizzatori. Faremo un bilancio del 2024 e discuteremo gli obiettivi per il 2025. Condivideremo preziosi consigli pratici per chi vuole lanciare una community nella propria città, parlando di strumenti, gestione del team e ricerca di speaker. Ringraziamo chi ha partecipato: Paolo Melchiorre (Pescara), Lelio Campanile (Campania), Mario Nardi (Biella), Stefania Delprete e Simona Mazzarino (Torino), Gateano D'Onghia e Giuseppe Birardi (Bari), Juna Salviat (Roma), Cesare Placanica (Milano), Salvatore Rapisarda (Catania)

Conosciamo Edoardo Vacchi, staff research engineer presso Dylibso. Approfondiamo WASM, Extism e l'ecosistema Python attorno. Nella seconda parte della puntata scopriamo la community Papers We Love! Riferimenti https://extism.org/ https://www.getxtp.com/ https://paperswelove.org/chapter/milano/

Conosciamo Luca Gilli, CTO e CoFounder di Clearbox. Approfondiamo con Luca i Small Language Models, un trend recente generative AI. Passiamo poi ai punti dell'AI Act dell'Unione Europea che toccano sia i data scientist in ascolto che le aziende presso cui lavorano. Riferimenti SmolLM di Hugging Face Phi-3 di Microsoft

Conosciamo Daniele Zonca, Architect di Model Serving in Openshift AI. Se un modello di AI dà un output sbagliato, che strumenti ho per spiegare perché il modello ha dato quella risposta? Quali sono invece gli strumenti per un modello di ML tradizionale? Approfondiamo poi il progetto open source InstructLab per il miglioramento collaborativo del fine-tuning di LLM. Referenze della puntata: https://github.com/instructlabhttps://trustyai-explainability.github.io/http://paperswelovemi.eventbrite.it/

Conosciamo Salvatore Sanfilippo, creatore di Redis e sviluppatore open source. Entriamo con Salvatore nel mondo dello sviluppo di piccoli device embedded con MicroPython e scopriamo il suo nuovo progetto FreakWAN. Riferimenti MicroPython FreakWAN BBC Micro

Conosciamo Antonio Cuni, principal software engineer presso Anaconda e core developer di Spy. Antonio ha lavorato per anni aiutando aziende a risolvere problemi di prestazioni di Python. Ci racconta la sua esperienza e sfateremo insieme molti miti su Python. Scopriremo poi il suo nuovo progetto, Static Python (Spy)

Con Rigel di Scala, head of development presso VedrAI, affrontiamo due temi: (1) il ruolo di Engineering Manager e (2) REST API. Quali sono le responsabilità di un Engineering Manager? Cosa lo differenzia da un Tech Lead? Quali competenze tecniche sono richieste e quali soft skill? Passiamo poi alle REST API partendo dalle origini. Questo stile architetturale quando nasce e con quali obiettivi? Quali sono i 5 vincoli di un'API Rest? Quanto bisogna rimanere fedeli al paradigma o quando si possono allentare i vincoli?

Conosciamo Alan Franzoni, Engineering manager presso Aiven. Approfondiremo il ruolo del controllo dei tipi statici in Python e strumenti come mypy. Ci siamo concentrati su come il team di Alan abbia impostato il processo di migrazione su una grande codebase. I blog di Alan https://www.franzoni.eu/ https://techandtheitaly.franzoni.eu/

Super live su YouTube con ospiti Paolo Platter di Agile Lab e Alberto Danese di Nexi. Approfondiremo i punti chiave per chi lavora in ambito Data & AI in Italia. Come iniziare? In quali tipi di aziende lavorare? Quali sono i ruoli? Come preparare un colloquio? Come continuare a imparare? Che salari aspettarsi? Andremo molto nel concreto e sarà una serata in cui potete dire la vostra interagendo direttamente con i nostri ospiti.

Conosciamo Umar Jamil, Machine Learning Engineer e youtuber in ambito Machine Learning. I suoi video raccontano passo dopo passo (con un'altissima chiarezza e qualità) mattoncini importanti dell'AI come transformer, stable diffusion, RAG. Umar ci racconterà come ha cambiato carriera da sviluppatore a ML engineer e il suo metodo di studio applicato.

Conosciamo Matteo Benci, lead service and account manager presso Develer, tesoriere di Python Italia e coordinatore di PyCon Italia. Con Matteo scopriremo le novità dell'edizione 2024 di PyCon Italia e quali sono i segreti dietro l'organizzazione di questo evento di community. Approfondiremo poi il tema dell'accessibilità fuori e dentro il mondo software.

Conosciamo Peter Bittner, co-maintainer di behave e appassionato di testing in Python. Scopriremo come ridurre gli ostacoli a un testing efficace ed entreremo nel mondo del Behavior-Driven Development (BDD).

Conosciamo due contributori del progetto Haystack di Deepset: Massimiliano Pippi, responsabile open source engineering, e Stefano Fiorucci, NLP engineer. Con loro scopriamo perché un framework come Haystack semplifica la vita dello sviluppatore che vuole lanciare un'applicazione con LLM.

Anche noi programmatori abbiamo le nostre mode del momento. Quel nuovo framework di cui tutti parlano, il nuovo linguaggio dalle performance incredibili. Dobbiamo veramente studiare o provare ogni novità? Il nostro tech stack che usiamo da anni diventa obsoleto veramente così presto? Conosciamo Riccardo Magliocchetti, senior software developer e open source developer. PS nella seconda parte della puntata affronteremo il tema dei colloqui di selezione e daremo un po' di consigli utili a candidati e intervistatori

Conosciamo Luca Baggi, machine learning engineer presso xtream e core developer di functime. Approfondiamo le funzionalità del package polars per la gestione efficiente di dataframe. Passiamo poi a functime per scoprire i segreti di questa libreria per la modellazione di time series in modo scalabile. Nella puntata abbiamo citato questo benchmark sulle prestazioni di Polars vs Pandas vs Spark effettuato da Palantir il talk di Luca su functime all'ultima PyData Global

In questa puntata parliamo di Avvento del Codice, la competizione di programmazione, just for fun, forse più conosciuta. Scopriamo insieme di cosa si tratta e vari aneddoti sulle soluzioni ai complicati problemi degli Elfi.

Conosciamo Alberto Danese, responsabile data science di Nexi, Kaggle Grand Master e autore di Data Culture. Racconteremo l'esperienza di chi ha gareggiato con tasti e sudore sulla piattaforma più popolare per competizioni di data science. Parleremo poi di modelli organizzativi di data science (quali funzionano e perché).

Conosciamo Piero Savastano, data scientist e fondare di Cheshire Cat (Stregatto). Approfondiremo i large language models (LLM) e le due metodologie principali per specializzare questi modelli su un particolare dominio. Scopriremo poi i dettagli del progetto Stregatto, del suo team e di cosa ci possiamo aspettare dai suoi sviluppi futuri.

Conosciamo Maja Massarini, software engineer presso RedHat. Maja è una dei mantainer di Packit, un tool per il packaging di progetti upstream in Fedora. Maja ci racconta come il team di mantainer di Packit ha adottato un insieme di strumenti Python per automatizzare la gestione del loro progetto open source e ci darà alcuni consigli utili. Pronti a prendere nota?

Conosciamo gli speaker del track organizzato da Python Biella Group all'evento BIDigital del 7 ottobre 2023 Emanuele Fabbiani, xtream: Embeddings, Transformers, RLHF: tre idee per capire come funziona ChatGPT Pietro Pisoni, intella: Trading System in Python Luca Gilli, clearbox.ai: We Have No Moat': open-source vs closed-source nell'era dei large language models Francesco del Sorbo + Giuseppe Longo, Hype: Mobile & Generative AI: come sta cambiando il nostro modo di sviluppare Stefania Delprete, ENAIS: Hai mai riflettuto sui potenziali rischi dell'intelligenza artificiale? Prevenire è meglio che curare!. Qui il form per partecipare al sondaggio. Federico Belotti, Orobix: Reinforcement Learning: Empowering autonomous agents with decision-making skills

Conosciamo Giovanna Galleno, project manager nel campo del cloud e dati. Affronteremo il tema dell'importanza delle soft skills per essere sviluppatori efficaci ed efficienti. Con Giovanna parleremo di comunicazione, di organizzazione del tempo e di misurazione dell'efficacia. Sottolineeremo anche il ruolo delle soft skills nel raggiungimento degli obiettivi professionali, inclusi la gestione dei conflitti e il coinvolgimento degli stakeholder. Infine, forniremo un esempio pratico di come le soft skills contribuiscono al successo della gestione dei progetti.

Conosciamo Emanuele Fabbiani, Head of AI di Xtream. Parliamo di GitHub Copilot, un assistente virtuale per la scrittura di codice basato sull'intelligenza artificiale, per conoscere la sua affidabilità e per trovare spunti sulla futura evoluzione di questi strumenti. Conosceremo poi i concetti alla base di ChatGPT e della generative AI, ad esempio gli embeddings e i transformers.

Ospitiamo Marcelo Trylesinski, core maintainer di PyDantic, Uvicorn e Starlette. Marcelo ci racconta le sue attività come maintainer in questi progetti e di come si è impegnato nell'open source fino ad oggi. Si focalizza su diversi aspetti tecnici, inclusi i vantaggi di Starlette, un framework web, rispetto ad altri come Flask. Discute anche delle differenze di lavorare in vari progetti open source, compresi i processi di sviluppo e le sfide affrontate dai maintainer. Inoltre, menziona il suo coinvolgimento in conferenze e talk dove ha discusso delle differenze tra vari framework e ha condiviso esperienze legate all'open source e allo sviluppo software.