искусственный интеллект · машинное обучение · LLM

Михаил Пукемо младший

Исследователь Центра и Института ИИ МГУ, руководитель прикладных AI-проектов и специалист по надежности больших языковых моделей.

Центр ИИ МГУ Институт ИИ МГУ Q Group 5+ лет в AI / ML / Data Science
Михаил Пукемо, исследователь искусственного интеллекта
Research × Product Научная работа и внедрение ИИ в реальные процессы.
5+лет в индустрии искусственного интеллекта, машинного обучения и Data Science
МГУбакалавриат и магистратура факультета ВМК
LLMкачество, безопасность, галлюцинации и устойчивость языковых моделей
AI × бизнесруководство прикладными проектами и внедрением технологий

профессиональный профиль

Наука, которая доходит до практики

Михаил работает на стыке исследовательских задач, продуктовой разработки и публичного разговора об ИИ. Его специализация связана с большими языковыми моделями, качеством данных и надежным внедрением генеративных систем.

МГУ

Младший научный сотрудник

Лаборатория «Машинное обучение и семантический анализ» Института ИИ МГУ и Центра ИИ МГУ.

Q Group

Руководитель направления ИИ

Отвечает за прикладное развитие AI-направления и перевод исследовательских решений в работающие продукты.

МОСА

Руководитель прикладных проектов

Работает с задачами машинного обучения, семантического анализа, контроля качества и доверия к моделям.

Публичная работа

Лектор и модератор

Выступает о трендах ИИ, применении технологий, новых профессиях, безопасности и ограничениях генеративных моделей.

Михаил Пукемо на публичной дискуссии

исследовательский фокус

Сильный ИИ начинается с контроля качества

В центре работы — не эффектная демонстрация модели, а ее точность, безопасность, предсказуемость и возможность управляемого применения в корпоративных и государственных системах.

01

Качество LLM

Метрики и процедуры оценки ответов больших языковых моделей.

02

Безопасность

Выявление галлюцинаций, токсичности и атак с обходом ограничений.

03

Доверие к данным

Контроль источников, качества данных и устойчивости результатов.

04

Внедрение

Переход от исследовательского прототипа к полезному инструменту для бизнеса и науки.

Команда Центра ИИ МГУ на церемонии премии Гравитация
ГРАВИТАЦИЯ

международная университетская премия

Безопасность, доверие и качество данных

Проект научной группы Центра ИИ МГУ «Система контроля и качества больших языковых моделей» стал победителем IV Международной университетской премии «Гравитация». Работа направлена на создание надежного и управляемого контура использования генеративного ИИ.

Центр ИИ МГУ

публикации и эфиры

Об ИИ без лишнего шума

Материалы о том, почему технологии не становятся массовыми автоматически, как оценивать большие языковые модели и какую роль в развитии ИИ играет фундаментальная подготовка.

Статья · РБК Компании

Почему ИИ в России еще не стал массовым инструментом

О разрыве между сильной научной школой, пилотными проектами и масштабным применением искусственного интеллекта в экономике.

Читать статью
Подкаст · Говорит Москва

Большие языковые модели и их безопасность

Эфир программы «Учёный свет» о применении LLM, ограничениях, галлюцинациях и защите моделей от атак.

Слушать подкаст
Лекция · Первый Лобачевского

ИИ в науке. ИИ в МГУ. Тренды 2026

О применении ИИ в медицине, промышленности, образовании и творческих задачах, а также о роли человека в эпоху технологий.

Смотреть материал
Лекция · НАУКА 0+

Хайп на паузу: ближайшее будущее ИИ без паники

Разговор о компактных и мультимодальных моделях, AI-агентах, новых профессиях, авторском праве и доверии к ответам.

Открыть Институт ИИ МГУ
Модерация · Data Fusion 2026

Любовь. Платформы. Роботы

Сессия о том, как эмоциональный интеллект, платформенные решения, автоматизация и робототехника меняют продукты и общество.

Смотреть программу
Экспертный профиль

Исследования, индустрия и прикладные проекты

Профессиональная карточка с подтвержденными ролями, опытом и материалами автора на площадке РБК Компании.

Открыть профиль

публичные выступления

На сцене и в профессиональном диалоге

Лекции, экспертные дискуссии и разговор о технологиях для аудитории, которой важно понимать не только возможности ИИ, но и его реальные ограничения.

образование

ВМК МГУ

Фундаментальная математическая подготовка, исследовательская работа и последовательное развитие в области машинного обучения.

2019—2023

Бакалавриат факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ.

2023—2025

Магистратура факультета ВМК МГУ.

Сейчас

Аспирант факультета ВМК МГУ и младший научный сотрудник экосистемы ИИ МГУ.

контакты

Пригласить Михаила Пукемо

Для выступления, эфира, интервью, экспертного комментария или совместного материала.

Задать вопрос