26 гейтов недоверия: как мы отдали прод AI-агенту
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
Несколько лет назад мы уже брались за data lineage: четыре инженера, два года работы, а в прод уехала только урезанная версия. Проект увяз в графовом поиске по Postgres и в горе бизнесового и технического долга — дальше не поехал.
Второй заход сделали с ИИ и за три месяца собрали сервис в разы крупнее, который сейчас работает в проде. Причём руками кода почти не писали: почти все силы ушли не на код, а на то, чтобы агентам вообще можно было доверить продакшн.
Основная идея - как не дать AI по-тихому сломать проект. Расскажу про нашу систему недоверия к агенту: 26 автоматических проверок и инвариантов, которые ловят его раньше, чем код доедет до прода. На живых примерах покажу, где агент ошибался и что его останавливало — включая запрос к графу на миллионы связей, который он сначала написал неправильно.
От стажёра до исполнительного директора в Сбере за пять лет. Строю инфраструктуру данных для антифрода: потоки в реальном времени, governance и ML-инфраструктуру. Параллельно пишу кандидатскую по большим данным. Играю в волейбол.
Шесть лет работаю в Сбере, занимаюсь big data, разрабатываю на Scala и Spark, занимаюсь проектированием и оптимизацией пайплайнов обработки данных на промышленных кластерах. Руковожу командой разработчиков. Сейчас реализую платформу Data Governance — систему управления данными и data lineage. Параллельно пишу диссертацию об оптимизации ресурсов вычислительных кластеров. Вне работы учу японский, снимаю на плёнку и катаюсь на гравийном велосипеде.
Видео
Другие доклады секции
Внедрение AI в SDLC
