Команда
Алексей Бурлай — основатель и научный руководитель ООО «АЛТЕЯ». 16 лет опыта в системном анализе и архитектуре критических систем. Автор AMAGI, ALTHEA (CRISPR-TTP), Scio и CTC.
Профиль
16 лет опыта в системном анализе и архитектуре критических систем (High-Assurance Systems). Прошёл путь от полевого инженера до руководителя подразделений и создателя целевой операционной структуры для координации государственного и международного регуляторного взаимодействия. Инициатор экосистемы ALTHEA (CRISPR-TTP, CC0) с подтверждённым треком в EMA ATMP, FDA CBER (INTERACT) и Минздраве РФ, а также AMAGI (hardware-enforced AI safety; коммерческое лицензирование S-APL, открыт для академической среды по CC BY-NC 4.0). Автор Scio — offline-детектора deepfake (3 ортогональных метода). Специализация: формальная верификация (SPIN/LTL), стандарты функциональной безопасности (IEC 61508, ISO 26262) и регуляторный комплианс (EU AI Act, NIST AI RMF).
Компетенции
• FMEDA / FMEA / SIL-ASIL оценка
• UML / BPMN / ERD
• Swagger / API Design
• ISO 26262 (ASIL)
• EU AI Act / NIST AI RMF 1.0
• EMA ATMP / FDA INTERACT
• Docker / Git
• LaTeX / Typst
• IEC 62443 / DO-178C
Опыт работы
- Создал биоинженерную платформу ALTHEA (CRISPR-TTP) для прогнозирования терапевтических мишеней саркомы Юинга → опубликована в Frontiers in Genetics (Q1, CiteScore 6.2), рецензирована NIH и Cleveland Clinic
- Прошёл регуляторный трек в 3 юрисдикциях: подтверждение классификации ATMP от EMA, регистрация INTERACT в FDA CBER, экспертное заключение Минздрава РФ (исх. № 27-3/3003090-27 от 17.02.2026; ФГБУ «НМИЦ радиологии»: отмечены высокий уровень теоретической проработки и междисциплинарный характер концепции; подпись — директор Департамента И.В. Коробко)
- Учредил ООО «Алтея» (05.02.2026) как операционную компанию под проект CRISPR-TTP → подана заявка на грант Университета «Сириус», ведутся переговоры с ФГБУ «НМИЦ радиологии»
- Спроектировал архитектурный класс AMAGI — формально верифицированный фреймворк AI Safety (25,9M состояний, 15 LTL-свойств, SFF 93%, SIL 2 по IEC 61508) → статья направлена в IEEE
- Разработал Scio — полностью offline детектор deepfake, 3 ортогональных метода (rPPG-анализ пульса, спектральные инварианты SGI/LJ/WER, ML-агрегатор) → 15-фичорный вектор, AUC-ROC 0.950, масштабируемость 50–80 MB
- Опубликовал 26 научных работ с DOI. Приглашён в Научный комитет ICHMT 2026 (Al-Maarif University, Iraq)
- Руководил подразделением 8 сотрудников (сервис 4 + монтаж 4), обеспечивая бесперебойную работу на 31 предприятии — кадровый учёт, снабжение, логистика, договорная работа
- Обслуживал объекты уровня ЕВРАЗ и ОУК: СКУД, СВН, ОС, СПГТ-41, автоматизация, алкотестирование, учёт рабочего времени — АО «ОУК Южкузбассуголь», УК «РУК», АО «ЕВРАЗ ЗСМК»
- Обслуживал системы безопасности на предприятиях ЕВРАЗ, Распадская, ЮКУ (руководил 3 чел.)
- Возглавил инженерный отдел 16 чел. на олимпийских объектах (РОСИНЖИНИРИНГ, дом приёма гостей «Ачписе») → сдал объекты в жёстких сроках без замечаний
- ООО «Защита» (Ростов-на-Дону): монтаж, ТЗ, сдача систем (руководил 6 чел.)
- ООО «СоИнТ-Строй» (Новокузнецк): сервис, снабжение (руководил 2 чел.)
Ключевые проекты
Архитектурный класс для структурной безопасности AI (hardware-enforced invariants)
- 6 инвариантов, SPIN-verified: 25,9M состояний, 15 LTL (9 safety: zero violations, 4 liveness: counterexamples, L04 — Phase 2)
- FMEDA: SFF 93%, SIL 2 по IEC 61508. Соответствие EU AI Act, NIST AI RMF
- Лицензия: CC BY-NC 4.0; коммерческое — S-APL. Снижение времени аудита на 60–80%
CC0-лицензированная биоинженерная платформа против саркомы Юинга
- CRISPR-Cas9 редактирование дендритных клеток (>94% эфф.), FUS-активируемые HOF-наночастицы
- Публикация в Frontiers in Genetics (Q1, CiteScore 6.2) — DOI: 10.3389/fgene.2026.1727708
- Рецензенты: NIH, Augusta University, Cleveland Clinic
Offline детектор deepfake (3 ортогональных метода)
- rPPG-анализ пульса, спектральные инварианты (SGI, LJ, WER), ML-агрегатор
- 15-фичорный вектор → AUC-ROC 0.950. 50–80 MB, масштабируемость
Публикации
Полный список: orcid.org/0009-0001-4679-5967 (26 работ с DOI)
Аутсорсинг для крупных задач
Для выполнения крупных и сложных проектов мы привлекаем аутсорсинг-специалистов. Это позволяет масштабировать команду под объём задач без потери качества и сроков.
- ✓Frontend, Backend, Mobile — React, Vue, Python, Go, Node.js
- ✓ИИ/ML-инженеры, дата-саентисты (PyTorch, LLM, RAG, MLOps)
- ✓DevOps, SRE — Kubernetes, Docker, Terraform, Cloud
- ✓Кибербезопасность — pentest, appsec, forensics
- ✓QA, UX/UI дизайн, продуктовые исследования