Lead CV/CAM Engineer (конструкторские чертежи)
Описание
Чертёж → 3D-модель → техпроцесс → УП станка Нужен человек, который связывает всю производственную цепочку и людей вокруг неё: конструкторский чертёж, цифровую модель, технологию обработки и управляющую программу станка. Computer vision, OCR, нейросети и LLM — это инструменты. Успех зависит от того, насколько хорошо кандидат читает чертёж и понимает технологию, и умеет превратить это понимание в работающую систему и согласованную работу команды. О продукте Мы строим систему, которая берёт реальный промышленный чертёж (PDF / скан) и доводит его до данных для производства: понимание листа (виды, размеры, допуски, Ra, GD&T, материал, техтребования) структурированное представление детали 3D / STEP маршрут и операции оценка / техкарта данные для CAM / NX и УП станка Принцип: станок и CAM — исполнители. Интеллект — в понимании чертежа, геометрии и технологии, в контракте данных и в критериях «можно ли это отдавать дальше». В команде уже есть технолог, разработка Extractor-а, 3D, веб, очередь расчётов NX, спутники по векторному разбору и графу размеров. Не хватает человека, который держит всю цепочку целиком. За что отвечает роль Технический owner результата от чертежа до УП: что система гарантирует технологическому контуру, а что только предлагает; какой размер / допуск / операция уходит дальше, а что помечается сомнительным; как знания технолога превращаются в правила, тесты и эталоны; как команда работает единым контуром, а не набором разрозненных модулей. Что должен уметь (по важности) 1. Читать чертёж как конструктор Виды, разрезы, сечения, выносные элементы. Размеры и базы. Допуски и посадки, допуски формы и расположения, шероховатость. Технические требования и основная надпись. ЕСКД.Это базовый навык роли. Его нельзя набрать за месяц курсов. 2. Понимать технологию на уровне разговора с технологом Маршрут, операции, установы, переходы. Базы и оснастка. Инструмент и режимы резания.Глубину даёт технолог в команде — лид должен уметь с ним говорить на одном языке и не терять смысл при переводе в систему. 3. Держать всю цепочку Определять контракт данных: что распознавание обещает технологическому контуру. Решать, что система передаёт дальше как факт, а что — как гипотезу с confidence / на review. 4. Переводить знания технолога в правила Технолог объясняет, как читает чертёж. Лид превращает это в инструкции, правила, тесты, эталоны и регрессии. Это ежедневная работа, не разовый «сбор требований». 5. Строить режим «технолог + система» Система показывает неуверенность. Технолог проверяет и правит. Система сохраняет историю правок. Лид задаёт критерий выхода в штатный режим: когда можно доверять автоматически, а когда — нет. 6. Выбирать метод под задачу Алгоритм / вычислительная геометрия / нейросеть / LLM-агент / человек.Основа — алгоритмическое ядро. Сильные алгоритмы и геометрия важнее опыта «просто обучать модели». CV — один из инструментов, не центр роли. 7. Писать код сам Hands-on. Плюс работа с ИИ-агентами разработки: ставить задачи, принимать или отклонять результат, не отдавать ownership коду «в никуда». 8. Вести команду Цель спринта — результат, видимый в приложении, а не отчёт об эксперименте. Декомпозиция, оценки, ревью, стыковка Extractor / 3D / tech / CAM / web. 9. Работать с заводом и разными КБ Каждое бюро оформляет чертежи по-своему. Лид разбирает чертежи нового заказчика, находит сдвиг распределения и ведёт внедрение до рабочего контура. Чем не является эта роль Не «Computer Vision Lead» Не исследователь, который оптимизирует mAP на красивом датасете Не архитектор, который почти не пишет код Не узкий CAM-программист без чтения чертежа Не человек, который ждёт идеальных входных данных Если ваша главная сила — обучение нейросетей, а чертёж и маршрут обработки для вас вторичны — роль, скорее всего, не подойдёт. Must-have Уверенное чтение машиностроительных чертежей (ЕСКД) Понимание технологии мехобработки на уровне диалога с технологом Опыт ownership сложных инженерных / production-систем end-to-end Сильный engineering mindset: контракты данных, валидация, эталоны, failure modes Python и способность самому реализовывать / ревьюить критичные куски (геометрия, правила, интеграция) Умение переводить экспертные знания в формальные правила и тесты Лидерство небольшой команды: результат в продукте важнее «красивой архитектуры на слайдах» Сильный плюс CAD/CAM (КОМПАС, SolidWorks, NX), STEP/B-Rep, постпроцессоры, G-code Вычислительная геометрия, классический CV/OCR, document understanding Опыт внедрения на реальном производстве / у разных КБ Hybrid-подход: алгоритм + ML + human-in-the-loop Опыт постановки задач ИИ-агентам разработки Стек и контур (чтобы было понятно, куда входите) Python, OpenCV, OCR (Paddle и др.), десктопный контур распознавания, STEP/3D, очередь расчётов под Siemens NX, техкарты / стоимость / операции, веб-кабинет, валидация на реальных чертежах заводов.Рядом — отдельные контуры векторного разбора листа и графа связности размеров. Downstream (NX/CAM) исполняет; качество решения определяется тем, что вы гарантируете на входе в техконтур. Условия – Оформление по ТК – Выплаты 2 раза в месяц – Удалённая работа, 5/2 – Дополнительные условия обсуждаются Как понять, что вы наш человек В отклике коротко ответьте на три вопроса: Как вы читаете чертёж, когда размер, база или разрез неоднозначны — и что нельзя «угадывать» для станка? Пример, где вы перевели знание технолога / конструктора в правило, тест или контракт данных. Как бы вы определили критерий: «эту деталь система уже может вести почти без технолога» vs «только с review».