Curriculum pubblico
Sanva
Ingegnere prodotto full stack
Sanva ha 13 anni di esperienza in software engineering, con una base iniziale in iOS e lavoro client low-level: Objective-C, Swift, codec audio e video, OpenGL ES con rendering C++, SDK ad alte prestazioni e moduli legati ai pagamenti.
Lo stile di delivery privilegia la ripetibilità: scaffolds, type check, build, page acceptance, asset per store, preparazione review e controlli post-release diventano passaggi stabili quando possibile.
This lens focuses on realtime systems, data boundaries, and service design.
Panoramica
Questa base ha costruito uno stile pratico: definire presto layer e contratti, poi affrontare performance, stato, failure path e validazione di release prima che diventino problemi di produzione.
Il lavoro successivo si è esteso a servizi Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, messaggistica realtime, sottoscrizioni WebSocket e client cross-platform. Il perimetro non era un singolo endpoint, ma contratti API, stato client e rischio di delivery insieme.
Backend work trained me in concrete habits: define contracts first, keep the data layer understandable, and make realtime paths debuggable. In AI products, I use the same habit to keep the model, client, and server replaceable and maintainable.
Esperienza
Dai sistemi mobili ai prodotti AI full stack e piattaforma
13 ans / 13 years · internet / fintech
Product engineer full stack con solide radici mobile
Sanva ha 13 anni di esperienza in software engineering, con una base iniziale in iOS e lavoro client low-level: Objective-C, Swift, codec audio e video, OpenGL ES con rendering C++, SDK ad alte prestazioni e moduli legati ai pagamenti.
- iOS bas niveauSanva ha 13 anni di esperienza in software engineering, con una base iniziale in iOS e lavoro client low-level: Objective-C, Swift, codec audio e video, OpenGL ES con rendering C++, SDK ad alte prestazioni e moduli legati ai pagamenti.
- Audio/vidéo et renduQuesta base ha costruito uno stile pratico: definire presto layer e contratti, poi affrontare performance, stato, failure path e validazione di release prima che diventino problemi di produzione.
- Paiement / cross-platformIl lavoro successivo si è esteso a servizi Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, messaggistica realtime, sottoscrizioni WebSocket e client cross-platform. Il perimetro non era un singolo endpoint, ma contratti API, stato client e rischio di delivery insieme.
- MéthodeLo stile di delivery privilegia la ripetibilità: scaffolds, type check, build, page acceptance, asset per store, preparazione review e controlli post-release diventano passaggi stabili quando possibile.
Startup · full stack e architettura
Dal client engineering al backend e al cloud delivery
Il lavoro successivo si è esteso a servizi Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, messaggistica realtime, sottoscrizioni WebSocket e client cross-platform. Il perimetro non era un singolo endpoint, ma contratti API, stato client e rischio di delivery insieme.
- BackendIl lavoro successivo si è esteso a servizi Go / Gin, PostgreSQL, Redis, gRPC, messaggistica realtime, sottoscrizioni WebSocket e client cross-platform. Il perimetro non era un singolo endpoint, ma contratti API, stato client e rischio di delivery insieme.
- Tempo realeL’esperienza cloud include deploy containerizzati, orchestrazione di cluster, ingress, health check, piani di rollback e finestre di manutenzione, con attenzione a migrazione, osservabilità e controllo del rischio di release.
- ClientIl portfolio copre produttività, creatività, salute, educazione e lifestyle, incluse espressione professionale, note di meeting, pratica del parlato, studio linguistico, pixel asset, pet care e suggerimenti regalo.
- DisciplinaLo stile di delivery privilegia la ripetibilità: scaffolds, type check, build, page acceptance, asset per store, preparazione review e controlli post-release diventano passaggi stabili quando possibile.
- StackGo / Gin · PostgreSQL · Redis · gRPC · gateway realtime · Flutter / Dart · Docker · infrastruttura cloud.
Presente · indipendente
Portare LLM, RAG e agent orchestration in flussi consegnabili
Negli ultimi anni sono state costruite più app AI end-to-end: definizione prodotto, UI design, mobile, backend, integrazione modelli, abbonamenti e preparazione della release.
- PipelineLo stile di delivery privilegia la ripetibilità: scaffolds, type check, build, page acceptance, asset per store, preparazione review e controlli post-release diventano passaggi stabili quando possibile.
- Prompt engineeringLe aree chiave includono integrazione multi-modello, RAG, memoria a lungo termine, esperienza conversazionale di prodotto, prompt engineering, gestione dei dati con consenso e coordinamento multi-agent. Il focus è creare sistemi prodotto verificabili e mantenibili.
- OrchestrazionePer complessità mobile, dettagli iOS, contratti backend, productizzazione AI, RAG, agent orchestration, app release, CI/CD o cloud delivery, l’esperienza supporta sia architettura sia esecuzione.
- Infrastruttura AILe aree chiave includono integrazione multi-modello, RAG, memoria a lungo termine, esperienza conversazionale di prodotto, prompt engineering, gestione dei dati con consenso e coordinamento multi-agent. Il focus è creare sistemi prodotto verificabili e mantenibili.
- StackPython è spesso usato per pulizia dati, script di automazione, controlli batch e glue di toolchain. TypeScript, Go e shell coprono frontend, backend e automazione ops.
Stack
Stack per percorso di delivery
Mobile
- iOS nativo (Objective-C / Swift / SwiftUI)
- React Native · Expo · TypeScript strict
- Client cross-platform Flutter / Dart
- Release flow, onboarding, plugin nativi e performance
Backend / Architettura
- Go / Gin (high-concurrency · layered)
- PostgreSQL · Redis · raw SQL · gRPC · WebSocket
- Realtime communication / wallet transaction / AI chat backend modules
- Modular system design · frontend-backend contracts · replaceable infrastructure
AI / LLM
- Gateway LLM multi-modello · routing · fallback
- RAG · memoria a lungo termine · isolamento conoscenza
- Esperienza conversazionale di prodotto · consenso AI · compliance store
- Prompt strutturati · controlli · vincoli negativi
Agent orchestration / Automazione
- Orchestrazione agent e cicli di review
- Branch isolati e ownership chiara
- Validazione browser-based
- Documentazione, script e memoria long-term
DevOps / cloud-native
- AWS EKS · Kubernetes · Helm · ALB Ingress
- Docker / Compose · Nginx · PM2 · Cloudflare Pages
- CI/CD (validate / OTA / build / submit) · three-layer health checks
- Certificates / domains / alerts / ops checks / production cutover runbooks
Commerce / rilascio store
- Acquisti in-app · abbonamenti · StoreKit 2
- App Store Connect API · build e submit
- Asset store · ASO · localizzazione
- Compliance AI · privacy · cancellazione account
Travaux publics
App pubblicate
App selezionate sono live su App Store, raggruppate per categoria — tocca per aprire la pagina pubblica di download.
Creatività
Produttività
Salute
Educazione
Vita quotidiana
CV Q&A con IA
Chiedi di progetti, ambito tecnico e dettagli del CV.
Un modo rapido per capire l’esperienza di Sanva su mobile, backend, prodotti IA, cloud deployment, CI/CD e pubblicazione App Store.
Méthode
Comment le travail avance
Spezzare prima la catena di delivery
Separare obiettivo, client, backend, AI, release e ops, ciascuno con input, output e controlli.
Mettere la complessità dentro confini chiari
Per performance low-level, pagamenti, realtime o migrazione EKS, partire da stato, contratti, rollback e osservabilità.
L’AI esegue; non possiede il giudizio
Prompt, RAG, agent e script servono il giudizio umano. Il lavoro parallelo richiede perimetro prima e review dopo.
Restare responsabili dopo il rilascio
CI/CD, health check, alert, certificati e domini fanno parte della consegna. Il lancio non è la fine.
Se ti serve qualcuno che possieda tutta la catena
Mobile, backend Go, prodotti AI, migrazione EKS, CI/CD, controlli ops o agent orchestration possono partire da un problema concreto.