Обязанности:
Приглашаем тебя присоединиться к нашей команде в роли Middle Machine Learning Specialist для реализации, развития проекта ИИ-инструмента прототипирования фасадных решений в SketchUp, который встраивает графические и ИИ сервисы прямо в рабочий процесс проектирования фасадных решений. Твои будущие задачи: Research: изучение научных статей и SOTA методов в области генерации изображений (image-to-image, controllable generation), компьютерного зрения (CV), мультимодальных моделей и LLM-подходов (RAG, агенты) применительно к задачам архитектурного проектирования и фасадных решений. Работа с данными: сбор, препроцессинг, очистка и анализ данных. Построение эффективных пайплайнов обработки данных. Типы данных - текст: естественный язык, структурированные параметры фасадов, требования и ограничения, логи; изображения: rgb, скриншоты SketchUp, референсы фасадов, карты глубины/маски/сегментация, чертежи, векторная графика; (опционально) 3d объекты: mesh, point cloud. Разработка и обучение моделей: запуск и адаптация существующих решений (Stable Diffusion-подобные пайплайны, Image Edit модели), LoRA / fine-tuning под архитектурные стили и фасадные ограничения, разработка модулей управления генерацией (материалы, пластика, ритм, детализация), внедрение подходов к мультимодальному обучению. Частично — интеграция LLM-компонентов (генерация параметров, текстовые подсказки, RAG по справочным данным). Коммуникация с бизнесом: активное взаимодействие с архитекторами, визуализаторами и продуктовыми командами для обсуждения и уточнения требований к функционалу ML-компонентов. Объяснение возможностей и ограничений генеративных моделей, презентация результатов экспериментов. Участие в формировании технических заданий на ML-функционал. Интеграция и эксплуатация: участие в интеграции ML-моделей и inference-сервисов в рабочий процесс (в т.ч. через SketchUp-плагин), упаковка решений в REST-сервисы, мониторинг качества и стабильности результатов. Справиться с задачами поможет: Опыт коммерческой разработки ML-решений от 2 до 4 лет (middle-уровень). Уверенные навыки работы с Python и PyTorch. Практический опыт в генерации изображений / image-to-image / diffusion-подходах (Stable Diffusion и аналоги). Знание основ и практический опыт работы с LLM-архитектурами (текстовые и мультимодальные трансформеры, PEFT, LoRa, RAG). Опыт обработки данных, знание pandas, numpy, opencv. Умение формулировать технические задачи и чётко коммуницировать с нетехническими специалистами (архитекторы / визуализаторы / продукт). Английский на уровне чтения технической документации. Будет плюсом: Опыт развёртывания моделей и inference-сервисов (REST API, Docker). Опыт работы с CV (классический CV, CNN, сегментация, детекция, работа с масками/картами глубины). Опыт работы с 3D-данными (mesh, point cloud). Опыт работы с CAD / SketchUp / 3D-моделированием. С нами хорошо: Официальное трудоустройство по ТК РФ; Возможность удаленной работы на территории РФ; Комфортный офис в двух минутах от м. Баррикадная; Софинансирование ДМС; Скидки и бонусы от партнеров: спорт, обучение, путешествия; Программы обучения по работе с Искусственным интеллектом для всех сотрудников компании; Возможность учиться у профессионалов отрасли и влиять на значимые проекты для города. Мы ценим каждого сотрудника и стремимся создать комфортные условия для работы и личного роста. Присоединяйтесь к нам и станьте частью успешной команды!Похожие вакансии
Руководитель группы по Machine Learning
От 50 000 до 200 000 руб.
Москва
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "РОСТЕЛЕКОМ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"