Исследователь-инженер в 3D машинное обучение

Что предстоит делать

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.

• 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.

Что ждём от вас

• 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.

Что предлагаем