法律服务
控制的文件情报
文件审查,合同分析和安全电子发现的架构.
背景和贡献
环境
密集文件的团队需要有用的自动化,同时保护敏感信息,并保持审查责任.
专业贡献
架构工作包括通过LLM协助的文件审查和合同分析,安全的电子发现摄入以及商业系统之间的接口.
架构方面的考虑
身份,加密,保留,数据处理以及人工智能援助与授权行动之间的界限.
选择来自亚历山大马里诺夫的专业经验的例子. 简要说明是概念性的, 总结没有保密细节, 并不意味着客户的认可.
公共服务
互联公民服务
架构和提供公民推服务的支持.
背景和贡献
环境
面向公民的服务需要与可靠的内容和服务联系用户需求,同时满足公共服务的期望.
专业贡献
基于 Azure 基于离线服务和集成和数据组件的推引擎的架构和交付工作.
架构方面的考虑
服务界限,可访问性,安全测试以及面向公众的服务的运营要求.
生物科学研究
关于 ML 工作流的研究数据
架构物连接研究库与云机器学习工作流程.
背景和贡献
环境
研究团队需要在存储库和云平台之间移动数据,而不需要忽视重复性和运营性.
专业贡献
架构工作包括研究数据库,Azure和AWS机器学习平台以及批量和实时数据流.
架构方面的考虑
数据流动,管道管道编程和从实验转移到可重复的 ML 操作.
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