Dal 2026 ricopre il ruolo di “Tecnico di ricerca” nell’Area Cloud e Dati presso la Fondazione Ugo Bordoni.
Nel 2025 ha conseguito con lode la Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre, discutendo la tesi dal titolo “Multi-Data-Center Large Language Model Training: Scalability Analysis of Hierarchical Designs”. I risultati di tale lavoro di ricerca, incentrati sull’ottimizzazione dell’addestramento geo-distribuito di modelli di intelligenza artificiale, sono stati oggetto di una pubblicazione scientifica presentata in ambito internazionale (IEEE INFOCOM Workshops: NetCompute).
Durante il percorso accademico ha sviluppato solide competenze nell’ambito del networking e della sicurezza informatica, anche grazie a esperienze di tirocinio curricolare focalizzate sullo studio delle reti e sulla configurazione centralizzata di piattaforme firewall. Le sue competenze tecniche spaziano tra lo sviluppo software e il networking applicato all’ambito Machine Learning e Large Language Models (LLM), con particolare focus su training distribuito, algoritmi di congestion control e ottimizzazione dei framework di addestramento.