Mi sono laureato in matematica a Milano svolgendo una tesi in teoria dei numeri, sulla congettura principale della Teoria di Iwasawa. Una tesi decisamente molto astratta che avevo scelto per coronare un percorso di studi molto incentrato sulla geometria e sull'algebra, prima di dedicarmi ad un dottorato a metà tra matematica e informatica.
Ero abbastanza sicuro di non voler percorrere una carriera puramente accademica, e vedevo in un dottorato in informatica la possibilità di aggiungere alle capacità di modellizzazione e astrazione che si acquisiscono studiando matematica, quella di realizzare software per risolvere problemi complessi.
Il dottorato è stata un'esperienza molto importante per me. Mi ha insegnato a lavorare in autonomia con un obiettivo di lungo termine, a saper collaborare con un team per la parte di sviluppo del software e quella di presentazione dei risultati, ma soprattutto mi ha insegnato a saper cercare. Cercare l'attuale stato dell'arte in un certo settore e partire da quello per andare "oltre", un approccio estremamente efficace anche nel mondo del lavoro.
Qualche mese prima della fine formale del dottorato sono stato contattato da Eni che stava cercando matematici e fisici per formare un nuovo gruppo di analisti quantitativi a Milano. L’analisi quantitativa è un approccio al mondo dei mercati finanziari che cerca di dare il giusto prezzo a prodotti complessi sulla base di una modellizzazione matematica dell’incertezza relativa all’evoluzione futura dei prezzi. Ho svolto questo lavoro per circa tre anni, prima di comiciare a dedicarmi maggiormente alla ricerca operativa, sempre in Eni, cercando di ottimizzare lo sfruttamento della flessibilità dei contratti di approvvigionamento di gas per servire nel modo migliore possibile la domanda dei clienti.
Dopo quasi 6 anni in Eni ho poi avuto l’occasione di cambiare nuovamente settore andando a lavorare per Amazon, un’azienda decisamente innovativa e che crede fortemente nello sfruttare competenze e approcci matematici al fine di rendere i suoi processi il più efficienti possibile. Il mio ruolo attuale richiede di analizzare in quali punti del territorio sia conveniente posizionare dei centri di distribuzione in modo da raggiungere i nostri clienti più velocemente possibile e con sempre maggiore qualità e flessibilità. Tutte questi servizi al cliente richiedono un’enorme flessibilità logistica che di conseguenza impone processi efficienti in ogni loro minimo dettaglio.
Per ottenere questi livelli di efficienza nel mondo del lavoro è indispensabile saper unire figureche sappiamo ottimizzare processi estremamente complessi con l’ausilio della capacità di calcolo dei sistemi informatici, con figure più manageriali che devono costantemente sottolineare i limiti della modellizzazione nel mondo reale, non con un’ottica distruttiva ma per spingere i sistemi a ottenere risutlati concreti che non sarebbero altrimenti raggiungibili da metodi più artigianali.
In questo delicato equilibrio il ruolo di un matematico è cruciale. Deve spingersi in un mondo in cui la sua modellizzazione sarà sempre mancante di qualche dettaglio pratico estremamente importante e deve sempre essere pronto a recepire questo genere di critiche in modo positivo, sfruttandole per creare modelli sempre migliori che alla fine avranno performance fino a quel momento irraggiungibili, creando così un servizio ai clienti che prima era inimmaginabile.
In entrambi i miei lavori ho avuto la possibilità di applicare quasi giornalmente sia nozioni apprese durante la laurea in matematica che durante il dottorato in informatica. Devo dire che questo per me è stato un privilegio e non smette mai di colpirmi come, al giorno d’oggi, esista un enorme numero di problemi concreti, specialmente in ambito economicoe industriale, la cui formalizzazione richiede conoscenze matematiche avanzate.
