Team
Analytrix è un team con base a Roma che unisce rigore quantitativo, disciplina ingegneristica e comprensione del contesto di business. Lavoriamo su casi d’uso ad alto impatto e ci concentriamo su ciò che resta nel tempo: qualità dei dati, tracciabilità, performance e adozione da parte delle persone.
Un team multidisciplinare, operativo dall’Italia
Leadership
In Analytrix i soci restano coinvolti: definizione del perimetro, scelte metodologiche, revisione dei risultati e allineamento con i requisiti di sicurezza e governance. Preferiamo pochi progetti in parallelo, seguiti con attenzione e responsabilità.
Giulia lavora su modelli statistici e di Machine Learning per contesti regolati e ad alta criticità. Cura la progettazione sperimentale, la validazione, la spiegabilità e le revisioni di performance in ottica operativa.
Marco costruisce pipeline robuste e osservabili, in cloud o on-premise, con attenzione a sicurezza, gestione dei segreti e continuità operativa. Si occupa di deployment, monitoring e tracciabilità dei modelli.
Elena supporta le direzioni nel trasformare esigenze in casi d’uso chiari, nel definire KPI e nel misurare valore. Facilita il dialogo tra stakeholder non tecnici e team di delivery, riducendo attriti e ambiguità.
Ruoli di progetto
In base a obiettivi e complessità, formiamo una squadra dedicata combinando Data Science, engineering e consulenza. L’idea è coprire tre dimensioni insieme: solidità scientifica, industrializzazione e utilizzo reale da parte del business.
Guidano analisi, feature engineering e modellazione, definiscono metriche e test, e documentano ipotesi e scelte tecniche. L’obiettivo è ottenere prestazioni affidabili, non solo “buone” in laboratorio.
Rendono il modello un servizio mantenibile: CI/CD, tracking esperimenti, gestione versioni, monitoraggio drift e alerting. Si assicurano che il sistema sia osservabile e che i rilasci siano controllati.
Progettano e ottimizzano i flussi dati, definiscono trasformazioni e controlli di qualità, e riducono la fragilità delle dipendenze. Senza dati affidabili, non esistono modelli affidabili.
Allineano obiettivi, priorità e criteri di successo, organizzano la comunicazione e aiutano a trasformare output tecnici in decisioni operative (processi, policy, responsabilità).
Cultura
La Data Science crea valore quando i modelli sono compresi, adottati e seguiti nel tempo. Per questo scriviamo documentazione leggibile, condividiamo scelte e limiti, e costruiamo insieme alle persone che useranno i risultati.
Spiegazioni semplici, decisioni condivise
Traduciamo i concetti tecnici in impatti concreti e rendiamo esplicite le assunzioni: cosa fa il modello, quando funziona e quando no.
Affianchiamo test di robustezza, controlli e raccomandazioni d’uso per ridurre rischi, distorsioni e sorprese in esercizio.
Lavoriamo con revisioni incrociate e feedback continui: qualità e velocità aumentano quando le decisioni non restano in silos.
Ogni progetto include passaggio di competenze: sessioni pratiche, guide operative e supporto alla presa in carico da parte del team interno.
Consideriamo da subito compliance, sicurezza e prestazioni: un modello “bello” ma non governabile non è un risultato accettabile.
Misuriamo, impariamo e aggiorniamo: librerie interne, checklist e standard evolvono con l’esperienza e con i dati che arrivano dalla produzione.
Analytrix