Systèmes d’AI en production

À propos de Slava Dubrov

Systèmes d’AI en production, évaluation, sécurité et boucles de preuves qui les améliorent.

Je suis Slava Dubrov — officiellement, Dr Viacheslav Dubrov^* — Staff AI System Engineer travaillant à l’intersection de l’ingénierie logicielle, des systèmes d’agents, de l’évaluation, du retrieval, de la sécurité et de l’infrastructure de production.

Aujourd’hui, je travaille chez octonomy AI sur des systèmes d’IA et des systèmes logiciels en production. Auparavant, chez HubSpot, j’ai dirigé les travaux sur la Context Layer pour l’infrastructure de retrieval, de grounding et de mémoire, puis j’ai travaillé sur Agent Execution, couvrant le déploiement de LLM, le fine-tuning, l’évaluation, la sécurité et le runtime. Le fil conducteur est ce qui se passe lorsqu’une sortie de modèle prometteuse rencontre un système réel.

Le travail derrière ce point de vue

Mon travail a évolué des systèmes de classement et de détection de fraude vers l’infrastructure de retrieval et les agents en production.

Expérience sélectionnée

• HubSpot — Context Layer et Agent Execution. J’ai assuré l’architecture et le leadership technique de niveau Staff pour le retrieval, le grounding, la mémoire, le déploiement de LLM, le fine-tuning, l’évaluation, la sécurité et le runtime.
• Wayfair — détection de fraude et d’arnaques, et embeddings. J’ai conçu et dirigé des systèmes associés à environ 4 millions de dollars d’économies annuelles.
• OLX — recommandation et classement de recherche. J’ai travaillé sur des systèmes de classement et de recommandation à l’échelle d’une marketplace.

Preuves publiques

• Travaux relie les réalisations d’ingénierie aux articles, au code source, aux résultats et aux limites.
• Labs rassemble des artefacts reproductibles qui peuvent être exécutés localement.
• Edge of Context constitue l’historique d’ingénierie au format long, notamment la série en six parties Engineering the Agentic Stack.

Recherche et conférences

Je suis titulaire d’un diplôme de Kandidat of Technical Sciences (diplôme doctoral russe, équivalent d’un PhD) de la Southern Federal University pour des recherches en diagnostic par l’IA, et auteur de publications évaluées par les pairs et de brevets. J’ai également effectué un semestre de recherche doctorale en mécatronique à la TU Ilmenau grâce à une bourse DAAD Lomonosov.

Au World Agentic AI Summit Berlin 2026, j’ai présenté « Engineering the Agentic Stack » : une architecture de production couvrant le moteur cognitif, la mémoire, les outils, la sécurité et le runtime qui les entoure.

Principes d’ingénierie

• Rendre le comportement observable avant de le rendre autonome.
• Préférer l’état de l’environnement et les résultats aux réponses finales plausibles.
• Faire en sorte que chaque composant ajouté au harness justifie son coût par une ablation.
• Maintenir les évaluateurs, la politique de sécurité et l’autorité de promotion indépendants de l’optimiseur.
• Conserver les expériences ayant échoué comme éléments de preuve.
• Utiliser la couche de réparation la moins coûteuse qui résout l’échec réel.

Compétences

Ailleurs

Mon parcours professionnel est disponible sur LinkedIn. Le code source et les artefacts reproductibles sont sur GitHub. Mes nouveaux essais paraissent également sur Substack.

^* Kandidat of Technical Sciences (diplôme doctoral russe, équivalent d’un PhD), délivré par la Southern Federal University, Rostov-sur-le-Don, en 2015.