Платформа анализа ИИ на базе Azure

Добрый день, у меня опыт работы разработки с Microsoft Azure и Sharepoint более 15 лет, с машинным обучением и ИИ работаю более 3 лет, и оргомный опыт в других технологиях, с удовольствием бы занялся вашим проектом

Здравствуйте! Ознакомился с требованиями к платформе Azure и AI. Имею опыт построения end-to-end решений на Microsoft Azure, работы с Microsoft Graph, внешними API и управляемыми AI-пайплайнами на базе Azure OpenAI и AutoML. Готов взять на себя ответственность за техническую реализацию и выполнить проект в заявленные сроки.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте!
Меня интересует ваше предложение, и я намерен присоединиться к команде профессионалов.

КРАТКО ОБО МНЕ:
Я специализируюсь на создании веб-приложений различных типов: от лендингов до масштабных решений (таких как CRM и ERP системы).
В свое время я работал над разработкой приложений на основе инструментов экосистемы Microsoft.
Лучшие проекты:
Behance

… Надеюсь на плодотворное сотрудничество в будущем!

С наилучшими пожеланиями, Богдан

Показать оригинал

Перевести

Предложенный подход к взаимодействию (поэтапная доставка)

Основываясь на описанном объеме, я предлагаю структурировать взаимодействие в четко определенные фазы, чтобы обеспечить техническую осуществимость, предсказуемую доставку и демонстрационный результат на каждом этапе.

Фаза 0 — Платное исследование и архитектурный спринт (1–2 недели)
Цель: снизить риски концепции и подтвердить основные предположения перед полной реализацией.

Объем:

… Архитектура решения на Microsoft Azure (услуги, границы безопасности, потоки данных).

Определение конвейера ввода и обработки (ввод → нормализация → обработка ИИ → вывод).

Подтверждение модели управления на основе запросов для обработки ИИ (что реально достижимо без жестко закодированной логики и где необходимы ограничения).

Выбор одного источника ввода для PoC (например, SharePoint через Microsoft Graph или один внешний API).

Определение критериев успеха для живой демонстрации.

Результаты:

Диаграмма архитектуры и технический документ дизайна.

Уточненный объем и оценка усилий для Фазы 1.

Определенные технические риски и варианты их смягчения.

Фаза 1 — Узкий PoC (Конец-в-конец, Живая демонстрация)
Цель: предоставить работающую, конечную систему с реальными данными и реальными интеграциями, но с четко определенным объемом.

Объем:

Основы жизненного цикла проекта (создание / удаление проекта).

Один источник ввода (например, SharePoint или API опросов).

Один поток обработки ИИ с использованием Azure OpenAI с поведением на основе запросов.

Хранение выводов ИИ по проекту.

Минимальный интерфейс для:

Просмотра выводов ИИ,

Выбора (один / несколько / выбрать все),

Скачивания и удаления результатов.

Результат:

Полностью работающий, демонстрируемый PoC.

Ясные доказательства осуществимости и ограничений.

Надежная основа для масштабирования.

Фаза 2 — Расширение и укрепление (по желанию)
Цель: расширить проверенный PoC в сторону полной платформенной концепции.

Возможные дополнения:

Дополнительные источники ввода (платформа опросов, инструменты для совместной работы, CRM).

Клонирование / переименование проектов.

Более сложные потоки ИИ и типы данных.

Улучшения UX и операционное укрепление.

Почему этот подход
Эта поэтапная модель обеспечивает:

Раннюю проверку самых сложных и рискованных предположений.

Отсутствие потерь инженерных усилий на непроверенные идеи.

Прозрачные затраты, объем и сроки.

Результат, готовый к демонстрации на каждом этапе.

Если этот подход соответствует вашим ожиданиям, я готов приступить к Фазе 0, а затем масштабироваться на основе проверенных результатов.

Показать оригинал

Перевести