AI-systemen voor productie
Over Slava Dubrov
AI-systemen voor productie, evaluatie, beveiliging en de bewijslussen die ze verbeteren.
Ik ben Slava Dubrov—formeel Dr. Viacheslav Dubrov*—een Staff AI Systems Engineer die werkt aan software-engineering, agent-systemen, evaluatie, retrieval, security en production infrastructure.
Tegenwoordig werk ik bij octonomy AI aan production AI en softwaresystemen. Daarvoor leidde ik bij HubSpot het werk aan de Context Layer voor retrieval, grounding en memory infrastructure. Vervolgens werkte ik aan Agent Execution, met focus op LLM deployment, fine-tuning, evaluatie, safety en runtime. De rode draad is wat er gebeurt nadat een veelbelovende modeloutput een echt systeem bereikt.
In mijn huidige schrijfwerk en open-sourcewerk onderzoek ik hoe agents kunnen helpen andere AI-systemen te verbeteren. Een LLM agent onderzoekt een failure, stelt binnen vastgestelde grenzen een wijziging voor en gebruikt testresultaten om te bepalen wat het vervolgens moet proberen. Ik noem dit recursive harness engineering, waarbij één harness een andere verbetert; mijn serie erover begon als Meta-Engineering AI Systems. Mensen bepalen de doelstellingen, toegestane wijzigingen, het budget en de criteria voor het accepteren van een resultaat. Het proces is closed-loop, omdat elk resultaat de volgende experimenten informeert. Dit is recursieve verbetering, geen zelfverbetering: de agent bewerkt nooit zijn eigen harness of de controles die hem beoordelen.
Het werk achter deze visie
Mijn werk is verschoven van ranking- en fraud systems naar retrieval infrastructure en production agents.
Geselecteerde ervaring
- HubSpot — Context Layer en Agent Execution. Ik was verantwoordelijk voor architectuur op Staff-niveau en technical leadership voor retrieval, grounding, memory, LLM deployment, fine-tuning, evaluatie, safety en runtime.
- Wayfair — fraud, scam detection en embeddings. Ik bouwde en leidde systemen die samen goed waren voor ongeveer $4M aan jaarlijkse besparingen.
- OLX — recommendation en search ranking. Ik werkte aan ranking- en recommendation systems op marketplace-schaal.
Publiek bewijs
- Labs verzamelt reproduceerbare artifacts die lokaal kunnen worden uitgevoerd.
- Recursive Harness Engineering ontwikkelt het verbeteringsproces via uitvoerbare experimenten, te beginnen met een agent die wijzigingen aan een memory tool voorstelt en test.
- Edge of Context bevat het uitgebreide engineeringverslag, waaronder de zesdelige serie Engineering the Agentic Stack.
Onderzoek en presentaties
Ik heb een Kandidat of Technical Sciences-graad (Russische doctoraatsgraad, equivalent aan een PhD) van Southern Federal University voor onderzoek naar AI-diagnostics, met peer-reviewed papers en patenten. Ook bracht ik een semester door als promovendusonderzoeker in Mechatronics aan TU Ilmenau met een DAAD Lomonosov-beurs.
Tijdens de World Agentic AI Summit Berlin 2026 presenteerde ik “Engineering the Agentic Stack”: een production architecture voor de cognitive engine, memory, tools, security en de runtime daaromheen.
Engineeringprincipes
- Maak gedrag observeerbaar voordat je het autonomous maakt.
- Geef de voorkeur aan environment state en outcomes boven plausibele final answers.
- Laat elk toegevoegd harness-component zijn kosten via ablation rechtvaardigen.
- Houd evaluators, security policy en promotion authority onafhankelijk van de optimizer.
- Bewaar mislukte experimenten als bewijs.
- Gebruik de goedkoopste repair layer die de werkelijke failure oplost.
Capabilities
| System capability | Werkgebieden |
|---|---|
| Agent-systemen | reasoning loops, memory, tool interfaces, runtimes, harnesses, observability |
| Evaluatie en assurance | trace-based evaluatie, regression suites, guardrails, permissions, security gates |
| Retrieval en context | semantic en hybrid retrieval, reranking, grounding, context compression |
| Model engineering | fine-tuning, LoRA/QLoRA, serving, quantization, structured generation |
| Production infrastructure | AWS, GCP, Kubernetes, batch, streaming en real-time ML systems |
Elders
Mijn professionele achtergrond staat op LinkedIn. Source en reproduceerbare artifacts staan op GitHub. Nieuwe essays verschijnen ook op Substack.
* Kandidat of Technical Sciences (Russische doctoraatsgraad, equivalent aan een PhD), toegekend door Southern Federal University, Rostov aan de Don, 2015.