Вакансии mad_devs: работа в IT и digital

🚀 Senior Computer Vision / ML Engineer

Ищем Senior CV/ML Engineer в applied AI-проект по обработке архитектурных чертежей, технической документации и CAD/BIM-данных.

#remote #fulltime #вакансия #ML #CV #vacancy #senior

Компания: Mad Devs
Локация: удаленно
Зарплата: 3500-5000$

Что предстоит:
— Разрабатывать CV/ML-решения для преобразования чертежей в структурированные инженерные данные.
— Работать с OCR, raster/vector geometry, CAD/BIM и пространственными связями.
— Строить пайплайны оценки качества моделей и human-in-the-loop workflows.
— Доводить модели до production, обеспечивать воспроизводимость обучения и deployment.
— Определять технические подходы и принимать самостоятельные ML-решения.

Что важно:
— 5+ лет опыта в ML/CV, включая production.
— Опыт работы с геометрией, структурированными данными и сложными документами.
— Сильные навыки оценки качества моделей и технической коммуникации.
— English B2–C1, Russian C1–C2/native.

Будет плюсом: опыт с CAD/BIM, архитектурными чертежами, OCR и raster-to-vector reconstruction.

🌍 Предпочтительные часовой пояс: GMT+3–GMT+7.

📩 Для отклика присылайте CV ••••••••

Вакансия Senior Computer Vision / ML Engineer

🟢Удаленно🟢Полная занятость
🟢ЗП обсуждается на собеседовании
🟢В компанию Mad Devs

🟦Задачи
– Разработка и создание решений в области компьютерного зрения и машинного обучения для архитектурных чертежей, технической документации, данных САПР и BIM.
– Создавайте конвейеры обработки данных, объединяющие растровые изображения, векторную геометрию, структурированные инженерные данные, оптическое распознавание символов (OCR) и модели машинного обучения.
– Восстанавливать структурированные объекты из геометрических примитивов, включая топологию и пространственные отношения.
– Анализ сложных технических чертежей и документов должен основываться на их структуре и семантике, а не только на визуальном обнаружении объектов.
– Разработка и поддержка конвейеров оценки с использованием эталонных данных, показателей качества, регрессионного тестирования и валидации на неизвестных данных.
– Разрабатывайте рабочие процессы с участием человека, используя калиброванные оценки достоверности и передачу неопределенных случаев на рассмотрение специалисту.
– Оцените современные подходы к анализу планов помещений и технической документации, включая обнаружение объектов, сегментацию, модели на основе трансформеров и преобразование растровых изображений в векторные.
– Разрабатывайте готовые к использованию в производственной среде сервисы вывода результатов с использованием ЦП по умолчанию и опциональным ускорением на графическом процессоре.
– Обеспечьте воспроизводимость обучения и вывода результатов, включая требования к версионированию моделей, их упаковке и развертыванию.
– Передавайте модели заказчикам для самостоятельного внедрения и дальнейшего обучения.
– Обеспечивать техническое руководство в принятии решений по машинному обучению и компьютерному зрению в рамках небольшой инженерной команды.
– Общайтесь напрямую с техническими специалистами и объясняйте ограничения, компромиссы и принимаемые решения в области машинного обучения на английском языке.
– При необходимости подвергайте сомнению предложенные подходы и рекомендуйте более эффективные альтернативы, основываясь на технических данных.

🟦Требования
– Более 5 лет профессионального опыта в области машинного обучения или компьютерного зрения, включая внедрение решений машинного обучения в производство.
– Глубокие знания в области компьютерного зрения, машинного обучения и оценки моделей.
– Подтвержденный опыт проверки качества моделей с использованием измеримых показателей и реальных данных.
– Практический опыт работы с векторной геометрией, структурированными данными, топологией и пространственными взаимосвязями.
– Опыт работы с технической документацией, схемами или чертежами, где важны структура и взаимосвязи.
– Опыт проектирования алгоритмов оценки, включая эталонные наборы данных, регрессионное тестирование и тестирование на обобщение.
– Опыт создания систем машинного обучения с участием человека и работы с неопределенными прогнозами.
– Опыт обеспечения воспроизводимости обучения машинного обучения и подготовки моделей для независимого развертывания или дальнейшего обучения.
– Понимание принципов версионирования моделей и наборов данных, а также соответствующих вопросов лицензирования.
– Опыт технического руководства в небольшой инженерной команде.
– Опыт прямого общения с техническими специалистами или заинтересованными сторонами.
– Уровень владения английским языком: B2–C1, с развитыми навыками устной коммуникации.
– Русский язык на уровне C1–C2 или на уровне носителя.
– Предпочтительное рабочее время: с GMT+3 до GMT+7. Место работы может быть любым.

🌐 ••••••••