Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда Cad3D занимается разработкой решений для генерации 3D CAD-моделей и методов обработки деталей в области машиностроения с применением мультимодальных моделей и 3D-машинного обучения.
задачи
Разрабатывать, обучать и валидировать мультимодальные LLM и диффузионные модели для генерации и верификации 3D/CAD-моделей и решения задач машиностроения;
Подготавливать и создавать масштабные 3D-датасеты;
Работать с синтетическими данными, мешами и облаками точек;
Выполнять рендеринг в Blender, FreeCAD, PyTorch 3D и проприетарном ПО;
Анализировать научные статьи CVPR, ICCV, NeurIPS и SIGGRAPH;
Имплементировать перспективные научные подходы;
Участвовать в написании статей при наличии интереса и опыта;
Оптимизировать модели для эффективного инференса, включая TensorRT.
требования
Опыт решения задач NLP и компьютерного зрения;
Практический опыт обучения LLM и мультимодальных моделей;
Глубокое понимание энкодеров, трансформеров, LoRA и адаптеров;
Свободное владение Python;
Владение PyTorch, Diffusers, Hugging Face и Transformers;
Опыт работы с 3D-библиотеками PyTorch 3D, Open-3D и trimesh;
Будет плюсом портфолио или пет-проекты в области 3D-генерации, NeRF, Gaussian Splatting и 3D-сегментации, навыки работы в Blender и FreeCAD или аналогичных инструментах, знание представлений CAD-моделей PointClouds, B-rep и кодовых представлений, 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
Возможность работать над задачей на стыке машинного обучения, компьютерного зрения и машиностроения;
Возможность демонстрировать результаты на профессиональных мероприятиях и участвовать в написании и публикации статей;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Обучение для профессионального и карьерного развития;
Расширенный полис ДМС с первого дня работы;
Страхование для семьи;
Ипотечная программа для сотрудников;
Бесплатная подписка СберПрайм+;
Скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.