ALESSIO FONTANISENIOR FULL-STACK ENGINEER

Sono un Senior Full-Stack Engineer con una base forte nel backend. Lavoro su API, servizi, dati, interfacce e infrastruttura cloud, ma il mio contributo non si ferma al codice: capisco il requisito, studio il sistema esistente e porto in produzione una soluzione concreta insieme al team. Uso l'AI per accelerare il lavoro, mantenendo mie le decisioni tecniche e la responsabilita del risultato.

ATTUALE / QUANTICX
ESPERIENZA / 2018 - OGGI

  • PROGETTAZIONE SOFTWAREREQUISITI / TRADE-OFF / ARCHITETTURA
  • SVILUPPO DEL PRODOTTOFUNZIONALITA / ESPERIENZA UTENTE / MIGLIORAMENTI
  • CLOUD & INTEGRAZIONIAWS / SAAS / ON-PREMISE
  • AI NEL LAVORO QUOTIDIANORICERCA / IMPLEMENTAZIONE / REFACTORING
01 / FOCUS

SU COSA LAVORO.

A

PROGETTAZIONE SOFTWARE

Parto dal requisito, dal prodotto esistente e dai vincoli reali. Definisco una soluzione che tenga insieme architettura, dati, API e interfacce, valutando trade-off, rischi e tempi.

B

SVILUPPO DEL PRODOTTO

Sviluppo e miglioro funzionalita lungo tutto il prodotto, dall'esperienza utente a frontend, backend e dati. Individuo anche opportunita per migliorare l'esperienza utente e rendere il prodotto piu utile e semplice da usare, portando proposte concrete alle persone responsabili del prodotto.

C

CLOUD & INTEGRAZIONI

Valuto e scelgo servizi cloud e approcci di integrazione per le applicazioni, definendo come SaaS, sistemi on-premise e componenti cloud comunicano tra loro. Intervengo anche nel troubleshooting quando un problema attraversa applicazione e infrastruttura.

D

AI NEL LAVORO QUOTIDIANO

Uso l'AI per accelerare ricerca, implementazione e refactoring. Le scelte tecniche restano guidate dal contesto del prodotto, dall'esperienza e dal confronto con il team.

02 / PERCORSO

ESPERIENZA PROFESSIONALE.

QUANTICX2025 - OGGI

SENIOR FULL-STACK ENGINEER

Lavoro sul prodotto end to end: analizzo come una funzionalita si inserisce nel sistema esistente, scelgo approcci tecnici pragmatici, quindi implemento e testo la soluzione. Uso l'AI per supportare ricerca, implementazione e refactoring, mentre decisioni tecniche, validazione e responsabilita del risultato restano mie. Porto anche proposte di miglioramento quando vedo modi per rendere il prodotto piu utile e piu semplice da usare. Alcuni esempi di lavoro recente:

  • MIGLIORAMENTI DI PRODOTTOHo implementato una paginazione server-side configurabile per dataset grandi, evitando di caricare l'intera tabella e prevenendo rallentamenti o blocchi del browser durante altre operazioni. Ho inoltre introdotto una gestione della concorrenza configurabile per aree di lavoro condivise, evitando stati incoerenti quando piu utenti aggiornano gli stessi dati.
  • INTEGRAZIONE LEGACYHo contribuito a portare workarea legacy nel nuovo frontend React, consentendo a parti nuove ed esistenti del prodotto di funzionare insieme mentre la sostituzione procede in modo incrementale.
  • DELIVERY CLOUDQuando il DevOps lead aveva poca disponibilita, ho preso in carico l'infrastruttura di test del prodotto, risolvendo configurazioni incomplete e problemi AWS per rendere di nuovo funzionante l'ambiente e sbloccare il lavoro su bridge e nuovo frontend.
  • INTEGRAZIONE CON AMBIENTI CLIENTESto co-sviluppando un bridge gRPC tra il SaaS legacy e componenti distribuiti negli ambienti cliente, pensato per accedere ai database senza connettivita inbound diretta.
  • INTEGRAZIONE AI NEL PRODOTTOHo definito un primo approccio per l'integrazione AI: tool MCP, un ciclo decisionale vincolato per l'LLM e contratti di risposta JSON Schema che il prodotto puo validare e gestire in modo prevedibile.
AWSREACTJAVAGRPCMCPAI
S3K2021 - 2025

MID-LEVEL FULL-STACK ENGINEER

Ho sviluppato e migliorato sistemi enterprise, lavorando direttamente con i clienti su flussi dati, problemi di performance e requisiti operativi. Alcuni esempi:

  • PIPELINE DATI TELECOMHo sviluppato una pipeline Spring Batch per un operatore di telecomunicazioni, elaborando circa 800.000-1.000.000 CDR al giorno. Legge file binari ASN.1, accoppia record correlati anche tra file consecutivi, valida i dati e genera CSV consegnati via SFTP.
  • TROUBLESHOOTING IN PRODUZIONEIn un'altra applicazione enterprise, ho diagnosticato errori ricorrenti durante il riavvio notturno: l'inizializzazione della cache continuava a caricare dati per circa 30 minuti, fino a esaurire la heap Java. Ho rimosso dal flusso di inizializzazione dati che non venivano mai utilizzati, risolvendo i crash e ripristinando un avvio regolare.
JAVASPRINGSPRING BATCHVUEAWSPOSTGRES
REXTART2018 - 2021

JUNIOR FULL-STACK ENGINEER

Ho sviluppato e mantenuto un ERP per un'azienda di ingegneria offshore, a supporto di approvazione progetti, materiali, personale e ordini di acquisto. Alcuni esempi:

  • PERFORMANCE COUCHBASEHo refactorizzato percorsi di codice esistenti che altrimenti sarebbero diventati eccessivamente lenti, recuperando i documenti Couchbase direttamente per ID tramite lookup key-value. Ho anche aggiunto indici alle query piu lente: query che potevano richiedere 8-9 minuti, talvolta anche di piu, sono arrivate a circa 20-40 secondi.
  • IMPORT EXCEL VOLUMINOSIHo rielaborato import Excel che prima caricavano interi file in memoria. Batch e parallelismo limitato hanno aumentato il throughput mantenendo CPU e memoria entro limiti accettabili.
JAVASPRINGCOUCHBASEPL/SQLSOAPLINUX
03 / LIVE

PROGETTI PERSONALI.

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04 / PARLIAMONE

PARLIAMONE.

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