Alex Chernysh · Staff AI Engineer, архитектор интеграций
AI-системы, которые не разваливаются в проде.
Проектирую агентные системы, поиск и внутренние AI-платформы так, чтобы ими можно было управлять под реальными ограничениями: с хорошей опорой на источники, проверками, наблюдаемостью и аккуратными интеграциями.
Лучше всего подхожу командам, где модель уже перестала быть главным аттракционом и началась обычная инженерная работа.
Аудит
Превратите шаткую AI-систему в короткий рабочий разбор.
Сдержанный аудит, который показывает вероятные точки отказа, недостающие контуры контроля и три первых шага по делу.
Ассистент
Спросите по делу.
Лучше всего подходит для вопросов про архитектуру, поиск, выпуск в прод и то, где я могу быть полезен.
Где я полезен
Лучше всего работаю там, где живая система уже требует нормальной инженерной дисциплины.
Обычно меня зовут туда, где продукт уже существует, к системе начали всерьёз привязывать решения, и дальше нужен уже не новый демо-слой, а нормальная архитектура.
Архитектурный разбор
Для команд с живой или почти живой AI-системой, где нужно яснее развести границы, безопаснее настроить поведение по умолчанию и убрать лишний хаос.
Проверка поиска и evals
Для RAG- и агентных стеков, которые в демо звучат убедительно, а в реальной работе начинают давать сбои именно там, где важна надёжность.
Встроенная помощь команде
Для product и engineering команд, которым нужен старший инженер, чтобы собрать процесс, границы системы и путь до продакшена.
Delivery brief
Если работа пока расплывчатая, лучше собрать её до того, как сборка разъедется.
Короткий рабочий контур для объёма, evals, наблюдаемости и порядка запуска до того, как инициатива превратится в безразмерный AI-проект.
Статьи
Заметки про системы, запуск и то, что между ними обычно ломается.
Пишу про поиск, evals, наблюдаемость и интеграции — то есть про ту часть работы, где после демо всё только начинается.
Работа, когда сирены звучат снова и снова
Короткая заметка из Израиля о том, что постоянные сирены делают с вниманием, профессиональным чутьём и командными привычками — и какие рабочие практики помогают легче переживать такие срывы.
Как строить юридические QA-системы, которым можно доверять
Практическая архитектура для юридического QA, частично выросшая из работы вокруг Agentic RAG Legal Challenge: идентичность документа, гибридный поиск, строгий формат ответа, привязка к страницам, телеметрия и проверки.
Безопасность LLM-продукта без театра
Практический разбор: prompt injection, лишняя автономия, опасные ответы, evals и внятные границы для LLM-продукта.
Разборы
Быстрый способ посмотреть, как эти системы вообще держатся вместе.
Короткие очищенные разборы поиска с опорой на источники, переписывания запроса, агентных контуров с согласованием и релизных циклов с evals.
Юридические ответы с реальным путём отказа
Такие поверхности часто отлично выглядят в демо и резко дорожают в тот момент, когда им начинают верить.
Переписывание запроса для узкого RAG-корпуса
Переписывание запроса помогает, когда симптом реальный. Иначе оно просто добавляет задержку, а уважения к системе не прибавляет.
Контакт
Доступен для точечных архитектурных ролей, прицельных аудитов и встроенной помощи команде во время сборки системы.
Сильнее всего полезен там, где уже есть живая система, проблема доверия или интеграционный клубок, который мешает принимать решения.