Andrea Bozzo

Costruisco infrastruttura dati in Rust, Python e Go.

Strumenti open-source, esperimenti lakehouse e note di ingegneria dai punti in cui pipeline, storage e tooling per sviluppatori si incontrano.

Prove selezionate

La via più breve dentro al lavoro.

Parti da qui se vuoi il segnale più chiaro: uno strumento costruito, una traccia di contribuzione upstream e un archivio di scrittura.

Sistema costruito

dataprof

Profilazione Arrow-nativa in Rust con interfacce CLI e Python, pensata per flussi di data quality a memoria limitata.

Leggi il case study
Lavoro upstream

Contribuzioni Apache Rust

PR pubbliche su Arrow, DataFusion, Iceberg Rust e Fluss Rust, riconducibili a vincoli reali downstream.

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Scrittura tecnica

Note di ingegneria bilingue

Articoli lunghi su piattaforme dati, sistemi Rust/Python, trade-off lakehouse e note di progetti open-source.

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Vista di sistema

Questo sito è anche una piccola piattaforma.

La superficie pubblica è intenzionalmente costruita a mano, ma il repository dietro è un vero sistema di delivery: homepage statica, archivio Hugo, pagine work generate, workbench Rust/WASM, harvester Go e una companion API su Vercel.

Diagramma architetturale che collega landing page, blog Hugo, workbench Rust e WebAssembly, harvester Go, GitHub Pages e companion API Vercel
Un repository, due superfici di delivery: GitHub Pages per il sito statico e Vercel per le metriche GitHub live.
Porta d'ingresso statica

La landing page è HTML, CSS e JavaScript puri: la superficie pubblica resta leggera ed esplicita.

Contenuto + calcolo

Hugo gestisce l'archivio scritto, mentre la logica del workbench vive sia in JavaScript sia in Rust compilato a WebAssembly.

Archivio generato

Generatori Go trasformano JSON strutturato e dati del repository in pagine case study, card di contribuzione e artefatti statici.

Companion live

GitHub Pages serve il sito statico, e Vercel porta solo le statistiche GitHub live e gli endpoint badge.

Workbench

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