Платформа аналізу штучного інтелекту на базі Azure

Бюджет: 2000 USD Термін: 28 днів

Доброго дня! З інтересом ознайомився з вашим проектом по розробці хмарної платформи аналізу ШІ на базі Azure. Мій 5-річний досвід створення full-stack рішень на Python (Django/FastAPI) та TypeScript (React/NestJS) ідеально підходить для реалізації комплексних систем збору та аналізу даних. Я спеціалізуюсь на побудові масштабованих бекендів та інтерактивних фронтендів, здатних обробляти реальні дані та інтегруватися з зовнішніми сервісами. Готовий розробити повністю функціональну та демонстровану в реальному часі платформу, що відповідає вашим вимогам.

Бюджет: 2000 USD Термін: 14 днів

Доброго дня, у мене досвід роботи в розробці з Microsoft Azure та Sharepoint більше 15 років, з машинним навчанням та ШІ працюю більше 3 років, і величезний досвід в інших технологіях, з задоволенням би зайнявся вашим проектом.

Бюджет: 1250 USD Термін: 10 днів

Вітаю! Ознайомився з вимогами до Azure & AI платформи. Маю досвід побудови end-to-end рішень на Microsoft Azure, роботи з Microsoft Graph, зовнішніми API та керованими AI-пайплайнами на базі Azure OpenAI та AutoML. Готовий взяти відповідальність за технічну реалізацію та виконати проєкт у заявлені терміни.

Бюджет: 1700 USD Термін: 30 днів

Привіт!
Я зацікавлений у вашій пропозиції і маю намір приєднатися до команди професіоналів.

КРАТКО ПРО МЕНЕ:
Я спеціалізуюсь на створенні веб-додатків різних типів: від лендінгів до масштабних рішень (таких як CRM та ERP системи).
В якийсь момент я працював над розробкою додатків на основі інструментів екосистеми Microsoft.
Найкращі проекти:
Behance

Сподіваюсь на плідну співпрацю в майбутньому!

З найкращими побажаннями, Богдан Розгорнути

Бюджет: 1099 USD Термін: 14 днів

Запропонований підхід до залучення (поетапна доставка)

Виходячи з описаного обсягу, я пропоную структурувати залучення у чітко визначені етапи, щоб забезпечити технічну здійсненність, передбачувану доставку та демонстраційний результат на кожному етапі.

Етап 0 — Оплачуване дослідження та архітектурний спринт (1–2 тижні)
Мета: зменшити ризики концепції та перевірити основні припущення перед повною реалізацією.

Обсяг:

Високорівнева архітектура рішення на Microsoft Azure (послуги, межі безпеки, потоки даних).

Визначення конвеєра збору та обробки (збір → нормалізація → обробка ШІ → вихід).

Перевірка моделі контролю на основі запитів для обробки ШІ (що реально досяжно без жорстко закодованої логіки та де потрібні обмеження).

Вибір одного джерела збору для PoC (наприклад, SharePoint через Microsoft Graph або один зовнішній API).

Визначення критеріїв успіху для живої демонстрації.

Результати:

Діаграма архітектури та технічний документ дизайну.

Уточнений обсяг та оцінка зусиль для Етапу 1.

Визначені технічні ризики та варіанти їх пом'якшення.

Етап 1 — Вузький PoC (Кінець-у-кінці, Жива демонстрація)
Мета: доставити працюючу, кінцеву систему з реальними даними та реальними інтеграціями, але з чітко визначеним обсягом.

Обсяг:

Основи життєвого циклу проекту (створення / видалення проекту).

Одне джерело збору (наприклад, SharePoint або API опитувань).

Один потік обробки ШІ з використанням Azure OpenAI з поведінкою на основі запитів.

Зберігання виходів ШІ за проектом.

Мінімальний інтерфейс користувача для:

Перегляду виходів ШІ,

Вибору (один / кілька / вибрати все),

Завантаження та видалення результатів.

Результат:

Повністю працюючий, демонстраційний PoC.

Чіткі докази здійсненності та обмежень.

Солідна основа для масштабування.

Етап 2 — Розширення та зміцнення (за бажанням)
Мета: розширити перевірений PoC у напрямку повного бачення платформи.

Можливі доповнення:

Додаткові джерела збору (платформа опитувань, інструменти співпраці, CRM).

Клонування / перейменування проекту.

Більш складні потоки ШІ та типи даних.

Покращення UX та операційне зміцнення.

Чому цей підхід
Ця поетапна модель забезпечує:

Ранню перевірку найскладніших і ризикованих припущень.

Відсутність витрат інженерних зусиль на неперевірені ідеї.

Прозорі витрати, обсяг та терміни.

Готовий до демонстрації результат на кожному етапі.

Якщо цей підхід відповідає вашим очікуванням, я радий продовжити з Етапом 0, а потім масштабувати на основі перевірених результатів. Розгорнути