Servizi di sviluppo Python
Square sviluppa sistemi Python da Tirana quando il cuore del lavoro sono dati, automazione o AI più che l'interfaccia. Costruiamo API con FastAPI, pipeline ETL con pandas, script che eliminano lavoro manuale e funzionalità ML o LLM dietro endpoint puliti e tipizzati.
Cosa costruiamo
- API REST e servizi backend con FastAPI, inclusi endpoint async, validazione e documentazione OpenAPI
- ETL e data pipeline con pandas e orchestratori, batch o schedulate, che alimentano warehouse e dashboard
- Automazione e scripting che sostituiscono il lavoro manuale di back-office: scraping, elaborazione file, generazione report
- Integrazione ML e LLM: serving di modelli, pipeline RAG e funzionalità AI incapsulate dietro endpoint tipizzati
- Strumenti dati e app interne per analytics, con ingestione, trasformazione ed export puliti
Perché questa tecnologia
- Scegliete Python quando il cuore del lavoro è dati, computazione, automazione o ML, non UI interattiva
- Ecosistema dati e AI senza pari: pandas, NumPy, scikit-learn e accesso diretto a ogni principale libreria LLM e ML
- FastAPI offre API async moderne con type hint e documentazione automatica, paragonabili a Node in velocità per lavoro I/O
- Il codice leggibile e manutenibile rende Python ideale per pipeline e automazioni che altri team erediteranno
- Python tipizzato con Pydantic e mypy rende espliciti i contratti sui dati: una modifica alla pipeline fallisce in CI, non nel report del mattino
- Ingegneri senior da 35 a 55 EUR l'ora, fatturati ogni mese senza ricarichi di intermediazione
Domande frequenti
FastAPI o Django per il backend?
FastAPI per servizi API-first, carichi async e serving di modelli ML; è snello e veloce. Django quando volete un framework completo con admin, ORM e auth pronti per un prodotto ricco di contenuti o CRUD. Scegliamo in base al fatto che vi serva un framework web completo o un'API focalizzata.
Potete integrare funzionalità AI/LLM?
Sì. Costruiamo pipeline RAG, endpoint di model-serving e funzionalità basate su LLM in Python, incapsulate dietro API tipizzate che il vostro front-end può consumare. Siamo schietti su cosa l'AI fa davvero rispetto all'hype di marketing e non rilasciamo funzionalità che non possiamo garantire.
Python è abbastanza veloce per API in produzione?
Per API I/O-bound, FastAPI con async è competitivo con Node. Per lavoro davvero CPU-intensive, la forza di Python sono le librerie numeriche basate su C (NumPy, pandas) e l'opzione di delegare a codice compilato. Profiliamo carichi reali invece di discutere benchmark.
Gestite data pipeline e automazione, non solo web app?
È un caso d'uso centrale. Costruiamo pipeline ETL, job schedulati e script che automatizzano processi manuali di back-office (gestione file, scraping, reportistica), con logging, retry e monitoraggio adeguati per girare senza supervisione.