Разработка машинного обучения — удалённая работа в Москве

Пожелания и особенности: Ищем ML инженера для разработки системы автоматической генерации в связке с архитектурным бюро. Основная задача — проектирование и реализация алгоритмов поиска решений в пространстве геометрических ограничений, работа с constraint programming и построение объяснимых моделей ранжирования. Ключевая зона ответственности — интеграция решателя (OR-Tools, Z3 или аналог) и разработка алгоритмов для расстановки зон/коридоров с учётом СНиП и жёстких правил. Важна уверенная работа с вычислительной геометрией (Shapely, GEOS, NetworkX): полигоны, пересечения, связность помещений, графовые методы. От кандидата требуется опыт построения моделей ранжирования (градиентный бустинг, CatBoost, LightGBM) и навыки feature engineering для планировок: компактность, использование площади, длина путей. Важны также компетенции в оптимизации производительности и профилировании кода, чтобы обеспечить SLA генерации ≤30 секунд и валидации ≤5 секунд. Будет преимуществом знание BIM-данных (IFC/RVT) и опыт внедрения explainability (SHAP/LIME). Идеальный кандидат умеет превращать требования архитектора в формализованные правила и алгоритмы, обеспечивая детерминизм и воспроизводимость решений.