Мы ищем увлеченного исследователя-инженера, которому интересно 3D направление машинного обучения. Вы будете заниматься полным циклом: от исследования новых архитектур в статьях до их внедрения в рабочие пайплайны, превращая свежие научные идеи в работающие решения для генерации и улучшения 3D-объектов. Обязанности Разработка, обучение и валидация диффузионных моделей для задач 3D-генерации, реконструкции и сегментации. Подготовка и создание масштабных 3D-датасетов: работа с синтетическими данными, процессинг мешей и облаков точек, рендеринг (Blender, PyTorch3D). Исследовательская работа: анализ последних научных статей (CVPR, ICCV, NeurIPS, SIGGRAPH) и имплементация перспективных подходов. Оптимизация моделей для эффективного инференса (включая работу с TensorRT). Решение задач, сопряженных с 3D генерациями: авториг, деление меша на компоненты, параметризация UV. Требования Имеете опыт решения CV-задач и практический опыт обучения диффузионных моделей. Глубоко понимаете архитектуры: трансформеры, U-Net, принципы мультимодального кондишенинга (текст, изображение, 3D), LoRA, адаптеры. Свободно пишете на Python и владеете стеком для deep learning: PyTorch, Diffusers, Hugging Face, имеете опыт работы с 3D-либами (PyTorch3D, Open3D, trimesh). Будет большим плюсом: Портфолио или пет-проекты, демонстрирующие ваш интерес к области (3D-генерация, NeRF, Gaussian Splatting, задачи 3D-сегментации и т.д.). Навыки работы в Blender (скриптинг на Python) или аналогичных инструментах для создания синтетических данных. Понимание основ компьютерной графики (рендеринг, материалы, освещение). Опыт оптимизации моделей с помощью TensorRT, ONNX или аналогичных инструментов. Условия Работа над нестандартной задачей на стыке машинного обучения, компьютерного зрения, и трёхмерной геометрии. Работа со сложными и нескучными данными: от стилизованных игровых ассетов до параметрических 3D-моделей. Демонстрация результатов работы на профессиональных мероприятиях: от цифровых визуализаций до представления печатных сгенерированных объектов (например AIJ, неделя видеоигр в Москве и т.д.). комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибрид или удаленка годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха расширенный ДМС + страхование для семьи ипотека для сотрудников выгоднее (-1/3 от текущей процентной ставки) бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии
Embedded Python Engineer (Computer Vision)
От 150 000 до 250 000 руб.
Москва
Рекрутинговое агентство The One
Lead ML Engineer (Computer Vision)
Договорная
Москва
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)