Platforma analizy AI oparta na Azure

Dzień dobry, mam ponad 15-letnie doświadczenie w pracy z Microsoft Azure i Sharepoint, pracuję z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją od ponad 3 lat, a także mam ogromne doświadczenie w innych technologiach, z przyjemnością zająłbym się Państwa projektem.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Witam! Zapoznałem się z wymaganiami dotyczącymi platformy Azure i AI. Mam doświadczenie w budowaniu rozwiązań end-to-end na Microsoft Azure, pracy z Microsoft Graph, zewnętrznymi API oraz zarządzanymi pipeline'ami AI opartymi na Azure OpenAI i AutoML. Jestem gotów wziąć odpowiedzialność za realizację techniczną i zrealizować projekt w zadanych terminach.

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Cześć!
Interesuję się Twoją ofertą i zamierzam dołączyć do zespołu profesjonalistów.

KRÓTKO O MNIE:
Specjalizuję się w tworzeniu aplikacji internetowych różnego rodzaju: od stron docelowych po rozwiązania na dużą skalę (takie jak systemy CRM i ERP).
Kiedyś pracowałem nad rozwijaniem aplikacji opartych na narzędziach ekosystemu Microsoft.
Najlepsze projekty:
Behance

… Mam nadzieję na owocną współpracę w przyszłości!

Z pozdrowieniami, Bohdan

Pokaż oryginał

Przetłumacz

Proponowane podejście do zaangażowania (dostarczanie w fazach)

Na podstawie opisanego zakresu sugeruję strukturyzację zaangażowania w wyraźnie zdefiniowane fazy, aby zapewnić wykonalność techniczną, przewidywalne dostarczanie i wykonalny wynik na każdym etapie.

Faza 0 — Płatne odkrycie i sprint architektoniczny (1–2 tygodnie)
Cel: zminimalizować ryzyko koncepcji i zweryfikować podstawowe założenia przed pełną implementacją.

Zakres:

… Architektura rozwiązania na wysokim poziomie w Microsoft Azure (usługi, granice bezpieczeństwa, przepływy danych).

Definicja pipeline'u do pobierania i przetwarzania (pobieranie → normalizacja → przetwarzanie AI → wynik).

Walidacja modelu kontroli „napędzanego przez zapytania” dla przetwarzania AI (co jest realistycznie osiągalne bez zakodowanej logiki i gdzie wymagane są ograniczenia).

Wybór jednego źródła pobierania dla PoC (np. SharePoint przez Microsoft Graph lub jedno zewnętrzne API).

Definicja kryteriów sukcesu dla demonstracji na żywo.

Wyniki:

Diagram architektury i dokument techniczny.

Doprecyzowany zakres i oszacowanie wysiłku dla Fazy 1.

Zidentyfikowane ryzyka techniczne i opcje ich łagodzenia.

Faza 1 — Wąski PoC (od początku do końca, demonstracja na żywo)
Cel: dostarczyć działający, kompleksowy system z rzeczywistymi danymi i rzeczywistymi integracjami, ale w wąskim zakresie.

Zakres:

Podstawy cyklu życia projektu (tworzenie / usuwanie projektu).

Jedno źródło pobierania (np. SharePoint lub API ankiety).

Jeden przepływ przetwarzania AI z wykorzystaniem Azure OpenAI z zachowaniem napędzanym przez zapytania.

Przechowywanie wyników AI na projekt.

Minimalny interfejs użytkownika do:

Wyświetlania wyników AI,

Wybierania (pojedynczo / wielokrotnie / wybierz wszystko),

Pobierania i usuwania wyników.

Wynik:

W pełni działający, demonstracyjny PoC na żywo.

Wyraźne dowody wykonalności i ograniczeń.

Solidna podstawa do skalowania.

Faza 2 — Rozszerzenie i wzmocnienie (opcjonalnie)
Cel: rozszerzyć zweryfikowany PoC w kierunku pełnej wizji platformy.

Możliwe dodatki:

Dodatkowe źródła pobierania (platforma ankietowa, narzędzia do współpracy, CRM).

Klonowanie / zmiana nazwy projektu.

Bardziej zaawansowane przepływy AI i typy danych.

Udoskonalenia UX i wzmocnienie operacyjne.

Dlaczego to podejście
Ten model fazowy zapewnia:

Wczesną walidację najbardziej złożonych i ryzykownych założeń.

Brak zmarnowanego wysiłku inżynieryjnego na nieudowodnione pomysły.

Przejrzyste koszty, zakres i harmonogramy.

Wynik gotowy do demonstracji na każdym etapie.

Jeśli to podejście odpowiada Twoim oczekiwaniom, chętnie przystąpię do Fazy 0, a następnie skalować na podstawie zweryfikowanych wyników.

Pokaż oryginał

Przetłumacz