AI ENGINEERING SYSTEMS

Сделайте разработку с AI инженерной системой, а не набором отдельных инструментов.

Coding agents могут резко ускорить implementation. Сложнее то, что происходит вокруг них: context, architecture, verification, review, feedback loops и human judgment.

LAUENSTEIN One проектирует и улучшает эту инженерную систему, чтобы команда могла делегировать AI больше реальной работы, не перенося bottleneck просто в другое место.

Обсудить engineering bottleneck Посмотреть Sprints

НАЧНИТЕ С ВАШЕГО BOTTLENECK

Выберите ситуацию, которая больше всего похожа на вашу.

AI-assisted engineering создаёт разные bottlenecks на разных стадиях. Начните с проблемы, которую команда уже чувствует, а не с ещё одного инструмента.

01 · НЕБОЛЬШАЯ AI-NATIVE КОМАНДА

Coding agents уже полезны, но им всё ещё нужно слишком много senior guidance.

Context, corrections, checks и направление агента всё ещё держатся в голове founder или senior engineer. Превратите один повторяющийся workflow в стабильную delivery system.

Систематизировать agent workflow 02 · РАСТУЩАЯ ENGINEERING-КОМАНДА

AI ускоряет implementation, но остальной delivery workflow за ним не успевает.

Сэкономленное время возвращается через requirements, context, architecture iterations, rework, verification, review или coordination. Найдите и устраните следующий bottleneck.

Улучшить delivery workflow 03 · ЗРЕЛАЯ AI-ASSISTED КОМАНДА

Наш bottleneck уже находится в verification, review readiness и senior attention.

Implementation достаточно быстрый. Дорого обходится уверенность в том, что AI-assisted изменение действительно готово к human sign-off.

Снизить review cost

Не уверены, на каком уровне находится bottleneck? Опишите workflow — мы поможем определить наиболее разумную точку старта.

PRODUCTION AI ENGINEERING

Production AI engineering — не prompt demos.

Kittl Agentic AI

Текущий production experience: ownership Agentic AI project в Kittl — от архитектуры и technical direction до production delivery.

Проверить публично ↗

Engineering post в LinkedIn Публичный пост CEO

AI-assisted technical sign-off

Спроектирован AI-assisted engineering sign-off workflow, который используется примерно в пяти product teams и 23 проектах.

AI Change Verification — open source

Мы разработали и открыли в open source evidence-accountable verification workflow для AI-assisted code changes до human review — с deterministic evidence, обработкой unresolved risks и явным human judgment.

AI Change Verification на GitHub

РАБОТА НАПРЯМУЮ С ИНЖЕНЕРАМИ

Инженеры, которые выполняют работу

AI & Software Engineering Lead

Yaroslava Suspitsina

Senior software engineer с фокусом на production AI systems, agentic architecture и engineering workflows. Сейчас она работает в Kittl, где отвечала за Agentic AI project от архитектуры и technical direction до production delivery. Также она проектировала AI-assisted review, testing и quality workflows для нескольких product teams.

Текущая работа над Kittl Agentic AI project и production delivery.
AI-assisted technical sign-off workflow примерно для пяти product teams и 23 проектов.
Agentic architecture, testing, CI quality automation, Playwright, debugging и engineering enablement.

AI/ML Engineer

Valerii Safonov

AI/ML engineer с опытом в machine learning, quantitative modelling, NLP/RAG, computer vision и production-oriented AI systems. MSc in Computer Science с фокусом на machine learning; прикладной AI engineering experience — как минимум с 2020 года.

MSc in Computer Science с фокусом на machine learning.
Прикладная AI/ML работа в quantitative modelling, NLP/RAG, computer vision и production engineering.
Ранняя прикладная работа по обнаружению и оценке technology trends с ответственностью за данные, архитектуру и engineering methods.

Никакой передачи от sales к junior delivery team. Люди, которых вы видите здесь, работают над engagement.

СИСТЕМА ВОКРУГ МОДЕЛИ

Модель — только одна часть инженерной системы.

Более сильные coding agents сами по себе не делают delivery лучше. По мере того как implementation ускоряется, окружающая engineering system становится важнее: context, который agents могут изучить, constraints, которым они могут следовать, checks, которые они могут запускать, feedback, который могут использовать, и решения, которые по-прежнему остаются за людьми.

Именно с этим слоем мы работаем: от agent-ready repository context и повторяемых workflows до deterministic verification, review readiness и понятных human decision boundaries.

Мы tool-neutral. Мы не продаём generic AI training, широкую «AI transformation» и ненужную миграцию на новую платформу.

Context, которым агент реально может пользоваться

Repository knowledge, task intent, architecture и constraints должны быть доступны системе, а не каждый раз заново объясняться человеком.

Повторяемые agent workflows

Полезные индивидуальные приёмы должны превращаться в поддерживаемый engineering workflow.

Evidence до дорогого human attention

Дешёвые deterministic checks и нужные evidence должны по возможности появляться до senior judgment.

Люди отвечают за действительно важные решения

Architecture, product intent, exceptions и неоднозначные trade-offs остаются явной human responsibility.

КАК МЫ РАБОТАЕМ

Одна конкретная инженерная проблема за один Sprint.

Постоянный retainer не требуется. Дальнейшая работа начинается только если для неё появляется отдельная причина.

01
Начинаем с реального workflow
Выбираем один production workflow, где AI-assisted разработка всё ещё регулярно требует лишнего человеческого времени.
02
Находим настоящий constraint
Фиксируем baseline и отделяем реальный bottleneck от предположений о том, что AI «должен» улучшить.
03
Меняем систему, а не презентацию
Внедряем минимальное полезное изменение в реальном engineering environment и проверяем его на живой работе.
04
Оставляем evidence и ownership
Sprint заканчивается работающим изменением, before/after evidence, unresolved items и handoff, который команда может поддерживать сама.

КОНТАКТ

Покажите, где AI-assisted delivery всё ещё требует слишком много человеческого внимания.

Коротко опишите команду, используемые AI/coding tools и участок workflow, который остаётся дорогим, повторяющимся или ненадёжным.

Мы скажем, какой Sprint выглядит наиболее подходящим — или прямо скажем, если не видим хорошего fit.