О проекте
Scanwow.com — амбициозный технологический проект на ранней стадии запуска. Мы создаём новую платформу высокоточной оцифровки реального мира: библиотеку 3D-ассетов нового поколения, основанную на современной фотограмметрии, вычислительной фотографии и физически корректном восстановлении материалов.
Мы активно развиваем собственные технологии и ищем инженера, которому интересны computer vision, computational imaging и reconstruction-задачи. Вам предстоит работать с экспериментальными методами, собственным оборудованием и датасетами, проверять гипотезы, разрабатывать алгоритмы и напрямую влиять на техническое направление проекта с самого начала.
Это роль для человека, которому интересно не просто писать код, а строить реальные инженерные решения — от эксперимента и обработки данных до воспроизводимого результата, пригодного для production.
разрабатывать и улучшать алгоритмы восстановления параметров материалов и геометрии по сериям снимков;
проводить эксперименты, ставить и проверять гипотезы, сравнивать результаты на собственных датасетах;
работать с RAW/HDR-цепочкой, калибровками и согласованностью данных;
повышать качество и устойчивость пайплайна обработки;
интегрировать результаты в production-процесс вместе с инженерами и 3D-художниками.
уверенное владение Python для алгоритмов и обработки данных;
хорошая математическая база;
опыт в computer vision, computational imaging, inverse rendering или смежных задачах;
умение самостоятельно разбираться в проблеме, предлагать гипотезы и доводить решения до рабочего результата.
опыт с Photometric Stereo, RTI, Polarimetric Imaging;
понимание принципов работы света, материалов и PBR;
опыт работы с RAW, линейным цветом, HDR, калибровками;
опыт оптимизации через Numba, CuPy или CUDA;
опыт визуальной проверки результатов в Blender, Unreal, Unity или Marmoset.
разделение diffuse/specular-компонент;
оценка нормалей и параметров поверхности по серии изображений;
fitting моделей материалов и восстановление параметров для PBR;
улучшение стабильности алгоритмов в сложных случаях: тени, засветы, шум, утечки, неидеальные условия съёмки;
внедрение метрик качества и автоматических проверок результата;
оптимизация производительности обработки.
Эта роль не про классический ML/MLOps. Нам ближе инженерный и исследовательский профиль на стыке computer vision, computational imaging, физики света и reconstruction-задач. Мы не ожидаем, что вы уже работали со всеми перечисленными методами. Если у вас сильная база и вам интересно быстро погружаться в новые подходы, мы будем рады познакомиться.
работу над сложными и нетривиальными инженерными задачами на стыке computer vision, imaging, photogrammetry и материаловедения;
возможность влиять на архитектуру и техническое направление проекта с раннего этапа;
работу с собственным оборудованием, реальными данными и полным циклом проверки гипотез;
сильную практическую направленность: результат вашей работы будет напрямую использоваться в production-пайплайне.
Совместный отдых, ежегодные корпоративы, ориентированные под комфорт каждого сотрудника