Обо мне

Софья Искандарова | Product Leader (AI & Developer Tools)

Автор блога «Контролируемые галлюцинации». Пишу про искусственный интеллект, большие языковые модели и то, чем каждый день работают разработчики. Модели и сервисы гоняю на реальных задачах.

Telegram: @sofya_iskandarova · Habr: controlled_hallucinations · LinkedIn: Sofia Iskandarova · Email: sofi@gotacat.dev

Руковожу департаментом разработки AI-продуктов в «Ростелекоме». На мне корпоративная AI-платформа и всё, что вокруг неё выросло: агентные ассистенты, поиск на RAG, компьютерное зрение и разбор документов, инструменты для разработчиков. До этого вела ту же платформу как продуктовый владелец, а ещё раньше отвечала за чат-бота и голосового ассистента в «Ашане».

Меня занимает один момент: когда языковая модель перестаёт быть демкой и становится частью рабочего процесса. С владельцем, метриками и понятной стоимостью. Про это и пишу: агентные и мультиагентные системы, RAG, инструменты для разработчиков. Что выдерживает реальную нагрузку, а что рассыпается при первой же встрече с продакшеном.

Помимо работы над продуктом сужу технологические премии и пишу научные статьи. Fellow BCS, The Chartered Institute for IT; жюри Globee Awards for Technology; экспертный совет SKOLKOVO Global Innovator; публикации про мультиагентные системы и корпоративный AI. Что нахожу по дороге, складываю в телеграм-канал «Контролируемые галлюцинации».

Ключевые навыки и технологии

Продукт и стратегия

• Стратегия и дорожная карта корпоративной AI-платформы: от отдельного продукта до набора сервисов.
• Вывод внутренних AI-сервисов за периметр компании, во внешние организации.
• Продуктовые исследования, приоритизация, юнит-экономика и обоснование инвестиций в разработку.

AI-системы

• Агентные и мультиагентные архитектуры.
• Поиск и retrieval-augmented generation поверх корпоративных данных.
• Компьютерное зрение и обработка документов: распознавание, извлечение данных, поиск по архивам.
• Ассистенты для разработчиков: генерация кода, ревью, работа с документацией.
• Выбор между дообучением, RAG и промптингом под конкретную задачу и бюджет.

Команда и внедрение

• Руководство продуктовой, инженерной и Data Science организацией в несколько команд.
• Процесс от идеи до эксплуатации: discovery, поставка, поддержка, измерение эффекта.
• Обучение и адвокация: внутренние программы, конференции, преподавание.