Команда: Cad3D

Мы ищем увлеченного исследователя-инженера, которому интересно 3D направление машинного обучения, применения мультимодальных моделей для решения задач машиностроения. 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 3D CAD моделей для различных модальностей входных данных и генерации методов обработки деталей в области машиностроения.

Обязанности

* Разработка, обучение и валидация мультимодальных LLM, диффузионных моделей для задач генерации/верификации 3D/CAD моделей и решения задач машиностроения.

*  Подготовка и создание масштабных 3D-датасетов: работа с синтетическими данными, процессинг мешей и облаков точек, рендеринг (Blender, FreeCAD, PyTorch 3D, проприетарное ПО).

* Исследовательская работа: анализ последних научных статей (CVPR, ICCV, NeurIPS, SIGGRAPH) и имплементация перспективных подходов. Участие в написании статей (в случае интереса и наличии опыта).

* Оптимизация моделей для эффективного инференса (включая работу с TensorRT).

Требования

* Имеете опыт решения NLP, CV-задач и практический опыт обучения LLM, мультимодальных моделей.

* Глубоко понимаете архитектуры: энкодеры, трансформеры, LoRA, адаптеры.

* Свободно пишете на Python и владеете стеком для deep learning: PyTorch, Diffusers, Hugging Face, Transformers имеете опыт работы с 3D-либами (PyTorch 3D, Open-3D, 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, FreeCAD (скриптинг на Python) или аналогичных инструментах для создания синтетических данных.

* Знакомы с различными представлениями CAD-моделей: PointClouds, B-rep, кодовые представления

*  Опыт оптимизации моделей с помощью TensorRT, ONNX или аналогичных инструментов.

* Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Условия

* Работа над нестандартной задачей на стыке машинного обучения, компьютерного зрения, и машиностроения.

* Демонстрация результатов работы на профессиональных мероприятиях (например AIJ). Возможность участвовать в написании и публикации статей по направлению.

* гибридный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* система обучения для профессионального и карьерного развития

* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

* программа ипотеки для сотрудников

* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.