Tecnologia provata
La usiamo prima noi
Pipeline, automazioni e modelli girano sulle aziende del gruppo. Quando diciamo che una soluzione funziona, è perché è in produzione su un caso reale.
Software house · Consulenza Python
Consulenza e sviluppo in Python
Chi ci chiede uno sviluppo Python non cerca un sito in più. Cerca di mettere ordine in dati che arrivano da quattro sistemi diversi, di automatizzare un processo che oggi qualcuno fa a mano per due ore al giorno, di portare in produzione un modello di machine learning che finora girava solo su un notebook.
Usiamo Python per risolvere questi problemi. Lo proponiamo dopo averlo messo in esercizio sulle aziende del nostro gruppo: pipeline, automazioni e modelli li usiamo prima noi. Siamo Svilapp, software house a Milano, con team interno e garanzia del risultato messa per iscritto.
Stack di riferimento
- Python 3.11+
- FastAPI
- Django
- Pandas · Polars · NumPy
- PyTorch · TensorFlow
- scikit-learn
- Airflow · Prefect
- PostgreSQL · MongoDB
- Docker
- GitHub Actions
Cosa comprende
Gli ambiti in cui scegliamo Python
Non tutti i progetti software sono progetti Python. Questi sono i cinque contesti in cui è la prima opzione che mettiamo sul tavolo.
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Data engineering e pipeline dati
Dati da gestionale, e-commerce, CRM, fogli Excel, sensori IoT: costruiamo pipeline che li raccolgono, li puliscono, li trasformano e li portano in un data warehouse o in un data lake. Pandas e NumPy per la manipolazione, Airflow o Prefect per l'orchestrazione, SQLAlchemy per il dialogo con i database.
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Machine learning, AI e modelli predittivi
Previsione della domanda, classificazione automatica di documenti, analisi di immagini e testi, agenti conversazionali. scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face. Il punto non è fare un modello: è portarlo in produzione con API stabili, monitoraggio e retraining periodico, insieme al team di sviluppo agenti AI.
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Automazione di processi e scripting
Estrazione di report, scraping di dati pubblici, sincronizzazioni tra sistemi, generazione di documenti, controllo delle scadenze. Con Selenium, Playwright, Requests e OpenPyXL scriviamo script che girano senza supervisione, avvisano quando qualcosa non torna e il giorno dopo hanno il lavoro fatto.
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Backend, API e microservizi specialistici
FastAPI quando servono performance e tipizzazione moderna; Django REST Framework quando servono anche pannello di amministrazione, autenticazione complessa e multi-tenancy. Si integrano bene con sviluppo JavaScript e con Node.js per microservizi.
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Computing scientifico e simulazioni
Per industria, ricerca, analisi finanziaria e ingegneria: modelli di simulazione, motori di calcolo e dashboard numeriche con SciPy, SymPy e statsmodels, con interfacce web ed esportazioni in PDF o Excel quando servono.
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Quando invece ti diciamo di no
Per un enterprise web ti indirizziamo allo sviluppo Java, per un gestionale Windows allo sviluppo C#. Python non è il linguaggio universale, ed è la prima cosa che diciamo in fase di analisi.
Come lavoriamo
Dal brief al rilascio, in quattro passi
Lo stesso metodo di tutti i nostri progetti, calibrato su un lavoro Python. Niente passaggi inutili, niente ticket per parlarci.
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01
Analisi del problema
Non partiamo da Python. Partiamo dai tuoi dati: da dove arrivano, dove devono andare, chi li userà, con che frequenza. Poi decidiamo linguaggio, librerie e framework.
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02
Architettura e proof of concept
Servizi, ambienti di esecuzione, flussi e persistenza dei dati. Sui progetti complessi consegniamo un proof of concept funzionante in 2-4 settimane, prima dell'investimento pieno.
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03
Sviluppo iterativo
Sprint con rilasci settimanali su staging condiviso. Quando ha senso, la soluzione entra prima in esercizio sulle aziende del gruppo: arriva da te dopo un ciclo reale di uso e correzioni.
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04
Rilascio e manutenzione
Il go-live non chiude il lavoro. Monitoriamo modelli e pipeline, segnaliamo aggiornamenti di Python e librerie prima che diventino un problema. Telefono, ufficio a Milano, professionista dedicato.
Perché Svilapp
Quattro differenze che si vedono nel progetto
In Italia trovi sviluppatori Python freelance, agenzie generaliste e grandi società di consulenza. Noi stiamo in mezzo, e questo è quello che cambia.
Garanzia
Il risultato è scritto
Mettiamo per iscritto la garanzia di portarti al risultato. Se non vediamo la strada, non iniziamo il progetto: zero cantieri aperti che non si chiudono mai.
Contatto
Nessun muro
Niente piattaforma di ticketing, niente account manager filtro. Chi ha scritto il codice ti risponde al telefono, o ti riceve in ufficio a Milano.
Team
Interno, senza subappalti
Lo sviluppo Python lo facciamo con sviluppatori dipendenti del gruppo. Nessuna catena di freelance esterni, nessun progetto che resta senza chi lo conosce.
Domande frequenti
Costi, tempi e proprietà del codice
Quanto costa un progetto di sviluppo Python su misura?
Dipende dalla complessità. Un'automazione semplice o uno script di estrazione dati parte da 3.000-6.000 euro. Una pipeline di data engineering integrata con un modello ML in produzione si colloca tra 15.000 e 60.000 euro. Un agente AI completo, con interfaccia, monitoraggio e training continuo, può superare i 100.000 euro. Dopo il primo incontro ti diamo un preventivo puntuale, con scope e milestone misurabili.
Quanto tempo serve per sviluppare un progetto Python?
Una proof of concept funzionante la consegniamo in 2-4 settimane. Un MVP in produzione tra 2 e 4 mesi, a seconda di integrazioni e dati di partenza. Per progetti enterprise complessi (data lake, ML, agenti AI) lavoriamo a sprint trimestrali con rilasci incrementali: il valore si vede già al primo trimestre.
Posso integrare Python con gestionale, ERP e CRM già in uso?
Sì, è uno dei contesti in cui Python dà il meglio. Integriamo via API REST, file batch, code di messaggi (RabbitMQ, Kafka) e connettori diretti a database. Abbiamo già lavorato con SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce, Magento, gestionali italiani come Mago e TeamSystem, e con database SQL e NoSQL di ogni tipo.
Il codice del mio progetto resta mio?
Sì, il codice sorgente è tuo dal primo commit. Lo rilasciamo sul tuo repository GitHub o GitLab privato, con accessi pieni per te o per chi nominerai. Anche le credenziali di server, database e servizi cloud restano intestate a te. Nessun lock-in tecnologico.
Se domani volessi cambiare fornitore, cosa succede?
Il codice è tuo, documentato e pulito. Forniamo un handover completo: README operativo, schema architetturale, runbook delle pipeline e procedure di deploy. Un altro team può prendere in carico il lavoro. La nostra garanzia non è il lock-in, è il fatto che di solito il cliente non vuole cambiare.
Primo incontro gratuito
Parliamo del tuo progetto Python
Dati che non parlano tra loro, processi che rubano ore al giorno, un'idea di AI da portare in produzione: in 30 minuti ti diciamo come affronteremmo il caso, con una stima di tempi e budget. Poi decidi tu, senza pressioni. È scritto nel nostro metodo.