MGCA / 選択された専門経験

複雑なシステム
検討した決断

法律サービス,公共サービス,研究分野における経験で,アーキテクチャを企業提供の現実と結びつけています.

サービスを見る ↗
彫刻のエメラルドグラスとプラチナが接続されている
ビジネス・コンテキスト 技術的な深さ

アレクサンダー・マリノフの専門経験から選択された例概要は機密な詳細を省略し,クライアントの承認を暗示するものではありません.

概念的な法律作業の例
01 / 法務サービス

法律サービス

制御された文書情報

文書レビュー,契約分析,安全な電子発見のためのアーキテクチャ

文脈と貢献

文脈

文書密集型チームは,敏感な情報を保護し,レビューの責任を維持しながら,有用な自動化が必要です.

専門的な貢献

LLMの支援による文書レビューと契約分析,安全な電子発見の摂取,ビジネスシステム間のインターフェースを含むアーキテクチャ作業.

アーキテクチャに関する考慮事項

識別,暗号化,保存,データ処理およびAI支援と許可された行動の間の境界.

関連するレビューを見る ↗
概念的な公共の働きの例示
02 / 公務員

公務員

市民への接続サービス

市民の勧告サービスのためのアーキテクチャと配達支援

文脈と貢献

文脈

市民向けサービスでは,公共サービスへの期待を満たしながら,ユーザーのニーズを信頼性の高いコンテンツとサービスと結びつけなければならない.

専門的な貢献

解散されたサービスや Azureベースの統合およびデータコンポーネントを使用した推奨エンジンでのアーキテクチャと配信作業.

アーキテクチャに関する考慮事項

サービス境界線,アクセシビリティ,セキュリティテストおよび公共のサービスに対する運用要件

関連するレビューを見る ↗
概念研究作業の例示
03 / 研究と生命科学

研究と生命科学

MLワークフローに関する研究データ

クラウド機械学習ワークフローと研究資料庫を結びつけるアーキテクチャ

文脈と貢献

文脈

研究チームは,リポジトリとクラウドプラットフォームの間でのデータを再複性や運用所有権を失うことなく移動する必要があります.

専門的な貢献

研究データリポジトリ,AzureとAWS機械学習プラットフォーム,バッチおよびリアルタイムデータフローを含むアーキテクチャ作業.

アーキテクチャに関する考慮事項

データ移動,パイプラインオーケストレーション,実験から再演可能な ML操作への移行

関連するレビューを見る ↗

次のプログラム

その視点で
仕事をする

決定や 制約や 支援が必要な場所を教えてください

要件について相談する ↗