Sono Djenis Ejupi, software engineer in Svizzera. Lavoro tra sistemi backend, ML applicato, automazione e product design. Qui raccolgo i progetti, le domande e gli esperimenti che sono miei.
Sto rendendo l’analisi LLM locale utile, ispezionabile e affidabile in una utility desktop completa.
01 / BUILDTrasformo la vita quotidiana in Svizzera in pratica linguistica deliberata, non in un altro obiettivo passivo.
02 / LEARNMi muovo verso sistemi che percepiscono, decidono e agiscono nel mondo fisico, con limiti chiari e controllo umano.
03 / EXPLOREMantengo sei progetti open source, approfondisco backend engineering, cloud, DevOps e sistemi ML e sto imparando il tedesco.
Nel lungo periodo mi interessano robotica, sistemi di controllo, sistemi autonomi e tecnologia centrata sulle persone.
I case study completi sono nel journal condiviso di Ejupi Labs, filtrato sui progetti personali.
Ogni progetto ha software funzionante, codice ispezionabile e prove di rilascio. Il punto è la decisione che migliora o il limite che rende visibile.
Utility desktop local-first per la carriera. Analisi, matching e coaching richiedono un runtime LLM locale approvato, senza fallback cloud.
Workbench ML open-set in Rust con split per gruppi, calibrazione, astensione e artifact verificabili byte per byte.
Automazione Windows e browser in cui il modello propone un’azione e il runtime applica permessi, capability e allowlist.
Client Gopher limitato ed esploratore del protocollo. La CLI usa connessioni reali; la demo browser usa fixture deterministiche.
Workbench Java e TypeScript per confrontare metodi di integrazione numerica con un riferimento Simpson visibile.
Board browser-only per le operazioni di placement, con dati fittizi, stati espliciti della coorte e persistenza locale.
Confini chiari, test utili, errori gestibili e interfacce che si spiegano contano quanto il risultato visibile. Scelgo lo strumento dopo aver capito il vincolo.
Oggi il software è il mio mezzo. Nel lungo periodo mi interessano robotica, sistemi di controllo, automazione intelligente e tecnologia centrata sulle persone.
Prima l’utilità. Le prove prima delle promesse.
Un sistema dovrebbe dire cosa può fare, cosa non può fare e dove serve una decisione umana.
I test meritano il loro posto quando proteggono una decisione, un’interfaccia o un errore che conta.
Preferisco un rifiuto esplicito, un lavoro limitato e uno stato recuperabile a un risultato che sembra soltanto sicuro di sé.
L’interfaccia deve rendere il sistema più comprensibile, non trasformarlo in decorazione.
Ho studiato Informatica e Telecomunicazioni, poi ho lavorato tra infrastruttura cloud, software enterprise, sviluppo backend e frontend e piattaforme di workflow.
Una formazione tecnica fondata su software, reti e sul modo in cui i sistemi si collegano.
Database, backend, frontend e workflow in sistemi usati ogni giorno.
Infrastruttura ripetibile, pipeline di delivery e workflow che rendono visibile lo stato operativo.
Strumenti in cui limiti del modello, esecuzione locale e prove fanno parte del prodotto.
Il filo comune è la responsabilità end-to-end: capire il vincolo, cambiare il sistema e provare che continui a funzionare.
Questa casella è per parlare con me. Per progetti, proposte o richieste di delivery, usa Ejupi Labs.