Intervista Pythonista

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.

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 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.

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.