MGCA / Experiencia profesional seleccionada

Sistemas complejos.
Considerado decisiones.

Experiencia en los servicios jurídicos, los servicios públicos y la investigación, conectando la arquitectura con las realidades de la prestación de servicios empresariales.

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Vidrio emeralda escultórica y platino conectado
Contexto empresarial. Profundidad técnica.

Ejemplos seleccionados de la experiencia profesional de Alexander Marinov. Las ilustraciones son conceptuales; los resúmenes omiten los detalles confidenciales y no implican la aprobación del cliente.

Ilustración conceptual del trabajo jurídico
01 / Servicios jurídicos

Servicios jurídicos

Inteligencia de documentos controlada

Arquitectura para revisión de documentos, análisis de contratos y e-descubrimiento seguro.

Contexto & contribución

El contexto

Los equipos que utilizan gran cantidad de documentos necesitan una automatización útil, protegiendo al mismo tiempo la información delicada y preservando las responsabilidades de los exámenes.

Contribución profesional

Trabajos de arquitectura que incluyen revisión de documentos y análisis de contratos asistidos por LLM, ingestión segura de e-descubrimiento y la relación entre sistemas empresariales.

Consideraciones de arquitectura

Identidad, cifrado, retención, tratamiento de datos y límite entre la asistencia de IA y la acción autorizada.

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Ilustración conceptual de la obra pública
02 / Servicios públicos

Servicios públicos

Servicios de ciudadanos conectados

Arquitectura y apoyo a la entrega para un servicio de recomendación ciudadana.

Contexto & contribución

El contexto

Un servicio orientado a los ciudadanos necesita conectar las necesidades de los usuarios con contenidos y servicios fiables, al tiempo que satisface las expectativas de servicio público.

Contribución profesional

La arquitectura y la entrega trabajan en un motor de recomendación usando servicios desacoplados y componentes de integración y datos basados en Azure.

Consideraciones de arquitectura

Límites de servicio, accesibilidad, pruebas de seguridad y requisitos operativos de un servicio orientado al público.

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Ilustración conceptual del trabajo de investigación
03 / Investigación y ciencias de la vida

Investigación y ciencias de la vida

Datos de investigación a flujos de trabajo de ML

Arquitectura que conecta los retablos de investigación con los flujos de trabajo de aprendizaje de la nube.

Contexto & contribución

El contexto

Los equipos de investigación deben mover los datos entre los retablos y las plataformas en la nube sin perder la visión de la repetibilidad y la propiedad operativa.

Contribución profesional

Trabajos de arquitectura que abarcan los repositorios de datos de investigación, plataformas de aprendizaje automático Azure y AWS, y flujos de datos por lotes y en tiempo real.

Consideraciones de arquitectura

Movimiento de datos, orquestación de tuberías y la entrega de la experimentación a operaciones repetibles de ML.

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