Chi sono

Federico Sabbadini

Ingegnere informatico · AI Developer · Brescia, Italia

Il mio percorso

Sono studente magistrale in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi di Brescia, con specializzazione in cybersecurity, intelligenza artificiale e sistemi distribuiti. Media attuale: 28/30 su 87 CFU.

Ho fondato ModelVault per portare alle aziende italiane soluzioni AI concrete: chatbot addestrati su dati proprietari, form intelligenti, pipeline di elaborazione documentale, sistemi RAG — tutto accessibile tramite pannelli dedicati su questo sito.

Il mio approccio è tecnico e diretto: analizzo il processo del cliente, identifico dove l'AI porta valore reale, e costruisco lo strumento. Niente consulenza generica, solo ingegneria applicata.

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Formazione

Percorso accademico

In corso

Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica

Università degli Studi di Brescia · Set 2024 — Gen 2027 (previsto)

Media: 28/30 · 87 CFU. Specializzazione in cybersecurity, machine learning, network security e systems administration.

30L — Neural Network Architectures 30L — Network Security 29 — Deep Learning 29 — Symbolic AI 29 — Big Data
Completata

Laurea Triennale in Ingegneria Informatica

Università degli Studi di Brescia · Set 2021 — Ott 2024

Voto: 104/110. Tesi su OpenID Connect e Digital Identity Management.

Completato

Liceo Scientifico

Salesiani San Bernardino, Chiari (BS) · 2016 — 2021

Voto: 100/100. Programma di studio all'estero presso Pitzer College, USA (2019).

Stack tecnico

Competenze

AI & Deep Learning
LLM fine-tuning RAG LangGraph LangChain Ollama Transformers LSTM GANs Reinforcement Learning
Data Science
Pandas NumPy Scikit-learn XGBoost Matplotlib Feature Engineering
Backend & API
Python FastAPI PHP REST API JWT/OAuth 2.0 SQLAlchemy
Cloud & DevOps
AWS (EC2, S3, VPC, Lambda) Docker Linux/Ubuntu n8n automation VPS
Security
Network Security Cryptography (AES, RSA) Pentesting/Metasploit Wireshark PKI/TLS
Database
MySQL MongoDB Neo4J InfluxDB Vector DB
Frontend & Tools
HTML/CSS/JS LaTeX Git/GitHub Agile/Scrum
Certificazioni

Certificazioni professionali

EC-Council Ott 2025

C|CT Cybersecurity Technician

Cybersecurity, ANSI Accredited, 85+ lab pratici su cyber range live

Verifica →
EC-Council Nov 2025

Metasploit Penetration Testing

Pentesting, exploit development, post-exploitation

Verifica →
EC-Council Ago 2025

Wireshark Network Troubleshooting

Network forensics, protocol analysis, packet inspection

Verifica →
Udemy Mag 2026

AWS Essentials

EC2, S3, VPC, RDS, Lambda, SNS/SQS

Verifica →
Udemy Mag 2026

FastAPI with OAuth & JWT

REST API, SQLAlchemy, JWT, autenticazione

Verifica →
Udemy Apr 2026

n8n Automation & AI Agents

Workflow automation, integrazione API, VPS deploy

Verifica →
Udemy Dic 2025

Data Science con Python

Pandas, NumPy, Scikit-learn, previsioni di vendita

Verifica →
Udemy Set 2025

Python Pro — Guida Avanzata

OOP, MongoDB, RabbitMQ, ambienti virtuali

Verifica →
Politecnico di Milano Set 2025

Agile Project Management

Scrum, sprint planning, servant leadership

Politecnico di Milano Set 2025

Environmental Sustainability & Digital Tech

SDGs, ESG, Green IT

Progetti

Progetti selezionati

Research Apr–Lug 2026

Structural Aliasing in Time-Series Models

Analisi dell'aliasing strutturale in modelli foundation per serie temporali. Validazione con Bayesian inference e ontologie di dominio.

Time-Series Signal Processing Bayesian
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Security Feb–Apr 2026

Network Hardening Planner

Sistema di planning automatico per hardening di rete tramite AI Planning. Genera piani di rimedio ottimali mantenendo la continuità operativa.

AI Planning FastDownward Security
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AI/ML Dic 2025–Feb 2026

F1 Pit Strategy Predictor

Pipeline deep learning per previsione pit-stop F1: 0.78 AUC su timing, 78% accuracy su scelta compound con Transformers.

Transformers FastF1 LSTM
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AI/ML Mag–Giu 2025

TalentScope AI

Pipeline ML per previsione potenziale giocatori FIFA 2022: 89% accuracy con ensemble methods su 18.000+ record.

XGBoost Scikit-learn Feature Eng.
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Research Giu–Ott 2024

OpenID Connect & Digital Identity

Tesi triennale: analisi OAuth 2.0, OIDC, JWT, SPID. Focus su vulnerabilità e strategie di mitigazione.

OAuth 2.0 JWT IAM
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Research Ott 2024–Mar 2025

Data Hiding Research

Steganografia con deep learning: CNN per embedding e GAN per generazione di stego-images non rilevabili.

CNN GAN PyTorch
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