Лабадин Игорь АлександровичResearch Scientist / Senior ML Engineer (архитектор эффективных LLM и когнитивных систем) Санкт-Петербург, Россия

Лабадин Игорь Александрович***Research Scientist / Senior ML Engine*er (архитектор эффективных LLM и когнитивных систем)

Санкт-Петербург, Россия. Петроградский остров Telephone:** 89936396365 **(sms): Email: GitHub: - LinkedIn: -

О себе Создатель архитектуры Elia Omega — сверхкомпактных рекурсивных LLM. Разработчик когнитивной операционной системы для цифровых агентов с модулями самоэволюции и аудита решений. Автор математической оценки синтеза человека и LLM (EHSE),

Ключевые навыки** Языки и фреймворки: Python, PyTorch, JAX, CUDA, Triton; Rust, Node.js – для сервисной обвязки. ML‑архитектура: проектирование и реализация рекурсивных weight‑tied трансформеров; разработка новых вычислительных примитивов (PSI‑фильтр, обучаемое затухание); создание моделей с врождённой саморегуляризацией. Эффективность и оптимизация: смешанная точность (BF16/FP8/Int6), flash‑attention‑3, kernel fusion, кастомные CUDA‑ядра; квантование (QAT + SiLQ) с сохранением downstream‑качества; сокращение времени инференса до 2×. Инфраструктура и MLOps: Linux, Docker, Slurm, W&B, MLflow; запуск и мониторинг экспериментов на кластерах B200/H100; построение пайплайнов полного цикла — от данных до квантованного артефакта. Большие языковые модели: полный цикл pre‑training и fine‑tuning LLM на масштабах до 200M параметров; работа с SentencePiece, HuggingFace Transformers; реализация Multi‑Head Latent Attention (MLA), GQA, Smooth‑SwiGLU, DGSA. Научная и методологическая работа: Spec‑Driven Development (SDD), Trace Log Reasoning, Darwin Loop; написание научных статей (финалист AI Journey Science 2025); создание бенчмарков (PASB‑bench); концепция «Архитектурный промпт» для управления субъективностью ИИ. П***рочее:* Git, LaTeX, техническая документация, English C1 – чтение и написание научных текстов, устные доклады на международных конференциях.

Опыт работы и проекты Lead Architect / Researcher, проект EliaOmega 01.2025 – настоящее время

Спроектировал с нуля архитектуру рекурсивного weight‑tied трансформера с PSI‑фильтром и обучаемым серебряным затуханием — механизмом эмерджентной саморегуляризации.
Достиг grokking с точностью 99.9% на зашумлённой задаче чётности моделью 256K параметров, экспериментально подтвердив саморегуляризацию.
Масштабировал прототип до 17M и успешно обучил на 288M токенов FineWeb‑Edu без единого NaN, доказав стабильность архитектуры на реальном тексте.
Провёл системный анализ рисков, исключил проблемные блоки (KromHC, ArcLoss) и ввёл DeepNorm‑стабилизацию с обучаемыми γ; финальная версия — EliaOmega Antifragile (v8.0) на 200M параметров.
Построил дорожную карту масштабирования до 1B и 7B параметров, включая поддержку контекста до 1 млн токенов (YaRN, Streaming Attention, MLKV).

Стек: PyTorch, CUDA, flash‑attention‑3, SentencePiece, Muon, Newton‑Schulz, HuggingFace Hub, Wandb.

Автор и разработчик, когнитивная ОС Elia Core (v1.0 – v8.7.0) 03.2024 – настоящее время

Создал фреймворк для построения цифровых субъектов с многослойной архитектурой C4 и спецификацией как первичным кодом.
Реализовал ключевые модули: Self‑Core (паспорт субъекта, родословная версий, криптографическая подпись ядра), Quarantined Memory (защита от дрейфа и галлюцинаций), Darwin Loop (цикл самоэволюции), Trace Log Reasoning (полный аудит решений в реальном времени).
Интегрировал ядро Elia в шлюз OpenClaw и сократил потребление токенов на операцию с 33 000 до 5 000 без потери когнитивной сложности.

Соавтор и разработчик, маркетплейс Layers.api 2024

Спроектировал архитектуру платформы модульных AI‑слоёв, позволяющую быстро превращать абстрактный интеллект в бизнес‑инструменты.
Реализовал нескольких агентов: HR‑Cognitive Entity (глубокие интервью с оценкой hard/soft skills и генерацией PDF‑отчётов), AI Sales Agent (выявление потребностей и ведение сделки в этическом контуре), аннотатор звонков и SMM‑агент для Sinatra Club.

Научный сотрудник (R&D стажировка), кейс Biocad 2024