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Luca
Rivoiro

AI Engineer & Security Specialist

“Trasformo prototipi LLM in infrastrutture scalabili, sicure e pronte per la produzione.”

$ task: "analizza lo spazio disco"  ·  comando: rm -rf /tmp
 
[1/4] allowlist......... ok
[2/4] pattern regex..... ok
[3/4] coerenza intento.. FAIL (task=read, comando=delete)
 
>> BLOCKED. Fail-closed: conflitto d'intento.

Chi sono

Penso come un Red Team, costruisco come un sistemista.

Prima di specializzarmi in AI security ho lavorato come programmatore in ambienti multi-sede: automazioni Python, gestione infrastrutture IT, deployment software per oltre 20 strutture. Poi ho approfondito LLM e agentic AI con un Master dedicato (ProfessionAI, 400h, 28/30). Quella base operativa mi ha insegnato affidabilità e autonomia: i sistemi che costruisco devono reggere in produzione, non solo in demo.

Python, Docker, LLM. Le tre cose con cui lavoro ogni giorno. Mi occupo di AI applicata, automazione e infrastruttura self-hosted. Il resto cambia: ieri sicurezza degli agenti, oggi automazione, domani chissà. Quello che non cambia è che finisce tutto su un server, con CI/CD e monitoring.

Competenze

Languages

PythonJavaScriptHTML/CSSBash

Framework

FlaskFastAPIn8nNode.js

DevOps

DockerNginxGitHub ActionsCI/CD

AI / LLM

OpenAIGroqLiteLLMOllamaLangChain

Data / ML

PandasNumPyscikit-learnMatplotlib

Systems

Linux UbuntuTailscaleUFWAWS

Progetti

AI Guardian Lab

Mi preoccupa cosa succede quando un LLM ha accesso a una shell. Questo è un firewall a 4 layer per i comandi che un AI agent vuole eseguire: allowlist, regex, coerenza con la richiesta, controllo LLM finale. Principio fail-closed, se qualcosa si rompe il comando non passa. Punto.

PythonFlaskDockerSecurity

Calcolatore RAL

Durante un test tecnico per un colloquio mi hanno chiesto un calcolatore netto da RAL. L’ho scritto da zero, senza librerie, per avere il controllo completo su ogni formula: INPS, IRPEF, addizionali. Zero backend, zero tracking.

JavaScriptHTML/CSS

BoxBox MotoGP Fantasy

Una PWA che uso con un gruppo di amici per seguire il fantasy MotoGP, ogni weekend di gara. La pipeline scarica i dati, rinnova da sola il cookie di sessione, calcola i punteggi. I golden booster? Gestiti.

Vanilla JSNode.jsDockerPWA

HomeSync

Task management self-hostato per due persone: io e la mia compagna lo usiamo tutti i giorni. Niente app che si impalla o perde pezzi, deve solo funzionare.

FastAPIReactDockerSQLite

n8n Ecosystem

Mi arrivano di continuo link su Telegram: articoli, ricette, cose da guardare dopo. Un workflow li legge, li classifica via LLM e li smista da solo: bookmark manager, ricettario, monitoring. Sono 12 automazioni così sul mio server, e se una si rompe c’è un auto-healer che se ne accorge e la ripara.

n8nDockerLLMAPI

srv1 Infrastructure

Preferisco sapere esattamente dove girano i miei servizi. Gestisco da solo un server con 30 container Docker, backup automatici, VPN Tailscale. Ogni tanto qualcosa si rompe. E va bene così.

LinuxDockerTailscaleDevOps