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TECH LEAD · BACKEND ENGINEER · PLATFORM ENGINEER

Luca Atella

Dall’architettura al software
che lavora in produzione.

Progetto e sviluppo direttamente backend Python, API e piattaforme cloud. In Vemar sono stato Tech Lead, coordinando tecnicamente un team di 4 persone e realizzando sistemi backend usati in contesti operativi reali.

Basilicata, Italia · Collaborazioni da remoto e in modalità ibrida

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Ritratto di Luca Atella, Software Architect e Backend Engineer

Confini chiari.
Integrazioni affidabili.
Software che può evolvere.

Esperienza in produzione

Fleet Management System in uso presso Studio Lambda per il turnover dei veicoli di 50 dipendenti.

Tech Lead in Vemar

Coordinamento continuativo di un team di 4 persone, infrastruttura per 80 tracker e framework alla base di delis.app.

Sviluppo diretto e diagnosi

Backend, infrastrutture, runtime isolati e contratti espliciti: dal codice alla verifica operativa.

Progetti selezionati

Il problema, le scelte progettuali e il sistema risultante. Ogni caso studio distingue il lavoro in produzione dai progetti open source e dalle architetture di riferimento.

01 / PIATTAFORMA IN PRODUZIONE

Piattaforma Fleet Cloud-Portable

Il contesto: Fleet Management System in uso presso Studio Lambda per gestire il turnover dei veicoli di 50 dipendenti.

Il lavoro: backend FastAPI, frontend React/TypeScript, astrazione di repository e storage, sviluppo locale riproducibile e deployment effettivo su AWS.

Python · FastAPI · DynamoDB · S3 · Lambda

Architettura e scelte del progetto →

02 / ESPERIENZA VEMAR

Backend Telemetria Fleet Real-Time

Il contesto: infrastruttura progettata e realizzata personalmente in Vemar per 80 tracker.

Il lavoro: comunicazione socket, dati CAN bus, persistenza, normalizzazione e API REST per rendere disponibili i dati operativi.

Python · Socket · CAN bus · REST API

Leggi il caso telemetria →

03 / PROGETTO OPEN SOURCE

ImportSpy 0.5 — Policy-as-code per l’ammissione di moduli Python

Il problema: un import Python può eseguire codice prima che il sistema decida se un modulo e le sue dipendenze rispettano le policy.

Il lavoro: preflight statico, identità delle dipendenze e valutazione delle policy su evidenze, con decisioni ADMIT / DENY strutturate prima dell’esecuzione esplicita.

Python · Policy-as-code · Policy sulle dipendenze · Developer tooling

Leggi il caso studio ImportSpy →

04 / INTERVENTO PROFESSIONALE

Runtime isolati per applicativi fiscali

Il problema: applicativi Agenzia delle Entrate di annualità diverse richiedevano runtime Java e modalità di avvio non compatibili fra loro.

Il lavoro: isolamento dei runtime, gestione JNLP/LaunchAnywhere, trattamento separato di Desktop Telematico/Entratel e verifiche di coesistenza.

Windows · Java runtime · JNLP · Entratel

Leggi il caso compatibilità →

05 / PIPELINE GEOSPAZIALE · NON PUBBLICATA

B3DO: dati della Basilicata, in tre dimensioni

Una pipeline per trasformare dataset pubblici del terreno in modelli 3D: ritaglio dei raster, livelli di dettaglio, mesh e texture, con un workflow da riga di comando.

Python · GDAL · Rasterio · NumPy · PyVista

Dal dato al modello 3D →

06 / ARCHITETTURA DI RIFERIMENTO

Dati IoT utilizzabili nei Digital Twin

Un’architettura edge-to-cloud per integrare sensori, dispositivi e sorgenti eterogenee: acquisizione, aggregazione e accesso ai dati attraverso confini espliciti.

IoT · Edge/cloud · GraphQL · Data integration

Esplora l’architettura Digital Twin →

Esplora tutti i case study →

Talk e presentazioni

ImportSpy — GDG Basilicata

Flash Talks Arena · 20 maggio 2025 — Quando i moduli Python sanno dire “no”. Un talk sulla prima generazione di ImportSpy, dedicata ai contratti runtime; la versione 0.5 oggi usa un controllo di ammissione prima dell’esecuzione.

Presentazione originale — Italiano (PDF) → · Dettagli dell’evento

Fleet Management — CTE Matera / Studio Lambda

Il caso Studio Lambda Fleet Management: turnover dei veicoli di 50 dipendenti, confini applicativi e deployment su AWS.

Leggi il caso studio Fleet Management collegato →

Cosa porto nel team

Backend e API

Python, FastAPI, modellazione dati e sistemi modulari. Confini chiari tra logica di business, integrazioni e persistenza.

Cloud e operatività

AWS, Docker e Infrastructure as Code. Ambienti riproducibili, deployment e osservabilità considerati insieme al codice.

Decisioni documentate

Contratti espliciti, errori comprensibili e scelte motivate. Un sistema deve poter essere mantenuto anche da chi arriva dopo.

Servizi professionali · Il mio metodo · Profilo tecnico · Percorso e certificazioni nel CV · Chi sono

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