Описание
Мы ищем специалиста, который поможет нам создавать надёжные, понятные и готовые к продакшену цифровые продукты.
Задачи
•Обучать и дообучать CV-модели для всех блоков Hopper, от архитектуры и рецепта обучения до воспроизводимых чекпоинтов.
•Развивать распознавание чертежей (стены, двери, окна, OCR размеров, экспорт в DXF/IFC) и пайплайны генерации изображений на диффузионных моделях.
•Работать с 3D и моушном: image-to-3D, сегментация мешей, авториггинг, генерация движения.
•Собирать и проверять датасеты, оценивать модели по качеству, скорости и стоимости, внедрять их в сервисы на FastAPI и Docker с оптимизацией под GPU.
Требования
•Уверенный PyTorch без обёрток: собственный training loop, data pipeline, mixed precision.
•Опыт обучения моделей с нуля и fine-tune, умение разобраться, почему обучение расходится.
•Знание детекции, сегментации и OCR (U-Net, ViT, DETR, OpenCV) и диффузионных моделей (Stable Diffusion или FLUX, LoRA, ControlNet, diffusers/ComfyUI).
•Опыт подготовки данных и оценки моделей: COCO, дедупликация, контроль утечек, метрики IoU и mAP, W&B или MLflow.
•Будет плюсом: 3D (меши, image-to-3D), видео (ffmpeg), квантизация int4/int8, а также Docker, FastAPI, Linux и Git.
Условия
•Работа в стабильной компании.
•Разработка продукта с нуля и участие в архитектурных решениях вместе с командой.
•Возможность профессионального развития и роста до уровня Middle.
•Обучение и работа с современными технологиями и инструментами.
•Условия работы и график: 3 дня оффлайн, 2 дня онлайн.
