Computer Vision Engineer (CAD models)

17 апреля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering

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.
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.