Junior/Middle инженер компьютерного зрения и машинного обучения

Что предстоит делать

<p>🟠 Детали: мы ищем Junior/Middle Computer Vision/Machine Learning Engineer для участия в разработке системы на базе ИИ, предназначенной для извлечения структурированных пространственных данных из сложных изображений поэтажных планов.</p><p>Основная цель — создать ориентированный на производство прототип, способный обрабатывать <strong>2D и 3D изображения поэтажных планов квартир</strong>, извлекать упрощенные 2D-планировки, обнаруживать комнаты и внутренние помещения, оценивать площади комнат и генерировать структурированные выходные данные для расчета материалов для напольных покрытий.</p><p>Это высокопрактическая, ориентированная на исследования и разработки роль, направленная на решение реальных задач компьютерного зрения, таких как искажение перспективы, заслонение мебелью, нечеткие границы комнат, оценка масштаба и проверка на основе зашумленных или противоречивых эталонных данных. Вы будете тесно работать со старшими инженерами, вносить вклад в эксперименты и разработку прототипов, а также помогать превращать подходы CV/ML в надежные решения.</p><p>🟠 Квалификация:</p><ul><li><nobr>1–3</nobr> года практического опыта в Computer Vision/Machine Learning.</li><li>Практический опыт работы с сегментацией изображений, обнаружением объектов, предварительной обработкой изображений и геометрическим компьютерным зрением.</li><li>Опыт работы с <strong>OpenCV</strong> и знание классических методов компьютерного зрения.</li><li>Знакомство с современными архитектурами сегментации и обнаружения, такими как YOLO, U-Net, SegFormer, Detectron2, SAM или аналогичными.</li><li>Хорошие навыки программирования на Python.</li><li>Знакомство с инструментами обработки полигонов/векторов, такими как <strong>Shapely</strong>, контуры OpenCV или аналогичные библиотеки геометрии.</li><li>Способность работать с несовершенными визуальными данными и готовность экспериментировать с различными подходами.</li><li>Базовое понимание извлечения на основе OCR с использованием таких инструментов, как Tesseract, PaddleOCR, docTR или облачных сервисов OCR.</li><li>Способность вносить вклад в пайплайны CV и разработку прототипов под руководством старших инженеров.</li><li>Владение английским языком на уровне B2 (upper-intermediate) и выше.</li></ul><p>🟠 Будет плюсом:</p><ul><li>Опыт в распознавании поэтажных планов, архитектурных чертежах, строительных технологиях, технологиях для недвижимости или рабочих процессах расчета/оценки.</li><li>Знакомство с коррекцией перспективы, гомографией, оценкой глубины, линиями схода или реконструкцией вида сверху.</li><li>Опыт работы с моделями глубины, такими как MiDaS, Depth Anything или аналогичными.</li><li>Опыт генерации синтетических данных или рабочих процессов нормализации изображений.</li><li>Базовое понимание подходов к оценке ML и расчета показателей уверенности.</li><li>Опыт интеграции ML-пайплайнов в бэкенд-сервисы или API.</li><li>Участие в исследовательских или экспериментальных CV/ML-проектах.</li></ul><p>🟠 Обязанности:</p><ul><li>Участвовать в разработке <strong>пайплайна render-to-plan</strong> для преобразования 3D-рендеров поэтажных планов в упрощенные 2D-планировки, готовые к измерениям.</li><li>Внедрять и улучшать подходы CV/ML для сегментации комнат, обнаружения границ, извлечения полигонов, классификации комнат и маркировки пространств.</li><li>Работать с различными типами изображений поэтажных планов, включая планы видов сверху, косые рендеры, планировки в стиле «кукольного домика» и низкокачественные маркетинговые изображения.</li><li>Помогать в оценке площадей комнат с использованием геометрии, OCR, метаданных и эвристических подходов.</li><li>Участвовать в оценке выходных данных моделей и повышении качества и надежности пайплайна.</li><li>Генерировать структурированные выходные данные и визуальные наложения QA для последующих рабочих процессов расчета напольных покрытий.</li><li>Сотрудничать с AI/бэкенд-инженерами для интеграции CV-пайплайна в веб-инструмент PoC.</li><li>Документировать технические находки, допущения, ограничения и результаты экспериментов.</li><li>Постоянно учиться и вносить вклад в усилия R&D вместе со старшими инженерами.</li></ul><p>🟠 Этапы собеседования:</p><ul><li>Скрининг с рекрутером (около 45 минут).</li><li>Техническое собеседование с ML/CV Engineer и PM (около 1 часа).</li><li>Опциональное домашнее задание.</li></ul><p>🟠 Присоединяясь к нам, вы получаете:</p><ul><li>Реальную ML/CV работу в продакшене — настоящие пайплайны с измеримыми результатами для клиента.</li><li>Ответственность с первого дня: архитектурные решения, прямое общение с клиентом, отсутствие трехуровневых цепочек согласований.</li><li>Открытые зарплатные вилки в описаниях вакансий — без «обсуждается на собеседовании».</li><li>Remote-first с реально настроенными асинхронными процессами.</li><li>Гибкий график, без учета времени.</li><li>15 дней оплачиваемого отпуска / 5 дней оплачиваемого больничного.</li><li>4 оплачиваемых государственных праздника (Новый год, Рождество, День Независимости, День Защитника).</li><li>$50/месяц — 50% компенсация расходов на спорт, массаж, терапию или обучение.</li><li>Компенсация сертификаций и 50% покрытие стоимости профессиональных курсов.</li><li>Качественное рабочее оборудование (ноутбук + аксессуары).</li><li>Поддержка бухгалтерии и юридического отдела.</li><li>AI Talks и tech talks — внутренняя культура обмена знаниями.</li></ul><p>🟠 Наш офис во Львове (ул. Кульпарковская 200а, NatCoworking):</p><ul><li>Игровые консоли PlayStation, настольный теннис и кикер, открытые террасы.</li><li>Холодильник с напитками.</li><li>Разнообразие переговорных комнат.</li></ul>