When the Defense Writes the Refusal: Auditing Keyword-Scored Evaluation of Inference-Time Defenses for Multimodal Large Language Models
Bulat Nutfullin, Vladimir Evgrafov, Dmitry Namiot · DAMDID/RCDL 2026
Руковожу AI-направлением и развитием прикладных AI/ML-систем. Исследую безопасность LLM-агентов в аспирантуре ВМК МГУ.
Я Head of AI: руковожу AI-направлением и развитием прикладных AI/ML-систем в большой организации. Формирую техническую архитектуру, исследовательское направление и процесс переноса алгоритмов в работающие программные системы; работаю с задачами биомедицины.
До этого почти пять лет руководил технологиями стримингового сервиса viju. Построил департамент из 35 человек и 7 команд, перевёл legacy-бэкенд на Go-микросервисы и отвечал за архитектуру, инфраструктуру, AI/ML-направление и рекомендательные механизмы.
Мой профиль объединяет AI/ML и научные алгоритмы, production engineering и управление инженерными командами. Параллельно пишу кандидатскую диссертацию на ВМК МГУ и публикую работы по безопасности LLM-агентов, атакам и защитам AI-систем.

Безопасность агентных систем на базе больших языковых моделей: методы атак на LLM-агентов и способы защиты от них.
Метод преобразования классических искусственных нейронных сетей в спайковые (ANN→SNN): преобразованные модели сохраняли точность оригинала при более энергоэффективном событийном выводе.
Автоматическая генерация входных данных для тестирования шаблонизаторов веб-страниц: грамматико-ориентированный фаззинг, который находит дефекты обработки шаблонов, ведущие к XSS, выполнению кода на сервере и отказам в обслуживании.
Руковожу AI-направлением и развитием прикладных AI/ML-систем. Курирую AI-инициативы большой организации, формирую техническую архитектуру, исследовательское направление и процесс переноса алгоритмов в работающие программные системы.

Отвечал за AI/ML-направление и рекомендательные механизмы наряду с общей архитектурой, разработкой и инфраструктурой. Построил департамент из 35 человек и управлял 7 командами. Спроектировал переход с legacy-бэкенда на Go-микросервисы: платформа выдерживает 100-кратный рост нагрузки при 4-кратном снижении потребления ресурсов. Обеспечил 100+ релизов на 7 платформах, повысил выполнение квартальных планов с 40% до 83%, снизил Android crash rate в 14 раз, вдвое сократил время старта видео и достиг iOS crash-free 99,88%.

Разрабатывал систему обработки и интерпретации медицинских, геномных и микробиомных данных. Реализовывал ML-механизмы и научные алгоритмы, проектировал вычислительные пайплайны и переносил исследовательскую логику в надёжные сервисы.
Разрабатывал высоконагруженную отказоустойчивую систему показа рекламы и алгоритмы принятия решений на основе пользовательских данных; обеспечивал безопасную обработку персональных данных.

Разрабатывал микросервисы для коммуникации с различными финансовыми системами.

Участвовал в разработке мониторингового сервиса: системы сбора характеристик и показаний физических устройств и отдельных процессов на Linux.

Писал и поддерживал основную кодовую базу на Python, разрабатывал систему сборки и внедрения ПО, администрировал CI и мониторинг.
Полный список — в Google Scholar.
Bulat Nutfullin, Vladimir Evgrafov, Dmitry Namiot · DAMDID/RCDL 2026
VA Evgrafov, BM Nutfullin, DE Namiot · International Journal of Open Information Technologies 14 (5), 1-8
Б Нутфуллин, В Евграфов · Тихоновские чтения, 121
ВА Евграфов, ЕА Ильюшин · International Journal of Open Information Technologies 9 (7), 21-31
Открыт к профессиональному общению про AI/ML leadership, прикладные AI-системы, архитектуру, биомедицинские задачи и исследовательские коллаборации.