Ваша новая работа
Вы не просто ищете работу; вы ищете площадку для своего предпринимательского мышления и стремления к действиям — и хотите быть частью амбициозной команды, стремящейся вместе достичь великих целей? Тогда нам стоит поговорить.
В credium мы превращаем аэрофотоснимки, LiDAR и 3D геоданные в информацию о зданиях — данные, которые помогают сделать проверку недвижимости цифровой, надежной и доступной. Компьютерное зрение — одна из технологий, которая делает это возможным, и мы ищем инженера по машинному обучению, который хочет развивать это направление вместе с нами.
Вы будете полностью отвечать за наши продуктовые решения в области визуализации и реально влиять на то, куда будет двигаться наше AI-путешествие: какие модели мы будем создавать сами, где современные платформы и базовые модели помогут нам продвинуться дальше, и как мы внедрим все это в надежное производство. Техническое направление формируется людьми, которые выполняют работу — и это будете вы с первого дня.
Почему эта роль важна
Визуализация — важная часть наших основных продуктовых решений, и это лишь одна часть по-настоящему разнообразной роли. Ваше время будет посвящено задачам, связанным с визуализацией, ML и инженерией данных, MLOps и качеством данных во всех наших продуктах. Если вам нравится видеть весь путь от необработанных данных до продукта, на который полагаются клиенты, и вы предпочитаете создавать что-то лаконичное и долговечное, а не переизобретать каждый квартал, вы почувствуете себя здесь как дома.
Что вы будете делать
- Полностью управлять жизненным циклом наших продуктивных моделей визуализации: плейбуки обучения, оценка с использованием эталонных наборов и метрик по классам, управление версиями, критерии выпуска и мониторинг дрейфа.
- Укреплять и эксплуатировать наши пакетные конвейеры инференса и геопространственной постобработки на Azure ML, рассматривая каждый прогон инференса как контролируемый, с учетом затрат выпуск продуктовых данных.
- Работать с 3D-данными визуализации — облаками точек (LiDAR), мешами и 3D-геометрией зданий — и помогать нам объединять 2D-изображения с 3D-данными для получения более богатой информации о зданиях.
- Руководить нашими операциями по разметке данных совместно с нашей опытной внешней командой разметчиков: вы определяете спецификации, выборку для контроля качества и критерии приемки, а также наделяете команду полномочиями для обеспечения высокого качества данных.
- Формировать наше более широкое AI-направление, включая использование агентного AI и автоматизации, чтобы наши процессы оставались лаконичными, а команда — сосредоточенной.
- Тесно сотрудничать с нашими инженерами данных, специалистами по данным и менеджером по продукту, открыто делясь знаниями, чтобы экспертиза в области визуализации росла во всей команде.
Эта роль идеально подходит для тех, кто ценит ответственность, любит создавать четкие процессы и плейбуки, и гордится тем, что делает AI надежным, устойчивым и ценным в производственной среде.
Что мы ищем
Не беспокойтесь, если вы не соответствуете всем критериям. У каждого есть своя специализация.
- У вас есть степень или сопоставимый опыт в области компьютерных наук, науки/инженерии данных, геоинформатики, дистанционного зондирования или смежной области, или сопоставимый рабочий опыт.
- У вас есть несколько лет профессионального опыта внедрения ML-систем в производство (MLOps, CI/CD, мониторинг), в идеале на Azure.
- У вас есть практический опыт работы с компьютерным зрением в производственной среде — вы можете уверенно оценивать, донастраивать и эксплуатировать модели.
- У вас есть рабочие знания 3D-данных визуализации: обработка облаков точек (например, LiDAR, LAS/LAZ), мешей, Gaussian Splats, Voxels и 3D-геометрий с использованием таких инструментов, как PDAL, Open3D, trimesh или PyVista — и в идеале первый опыт работы с 3D-форматами данных, такими как CityGML или 3D Tiles.
- У вас есть опыт работы с геопространственными данными и аэрофотоснимками (PostGIS, QGIS, обработка растровых/векторных данных) или с фотограмметрией и 3D-реконструкцией, и вы знаете, что такое геореференсирование.
- Вы обладаете сильными навыками Python и прочными навыками инженерии данных (конвейеры, пакетная обработка, онлайн-инференс, проверки качества данных, CI/CD).
- У вас есть практический опыт работы с современными AI-инструментами: базовые модели, авторазметка, платформы визуализации (например, Roboflow) — опыт работы с агентными AI-рабочими процессами является большим плюсом.
- Вы мыслите прагматично и экономично: вам нравится взвешивать варианты "сделать самому" или "купить" и вы с радостью выбираете открытые модели, платформы или существующие данные, когда это более разумный путь для продукта.
- У вас есть опыт работы с операциями по разметке и обеспечению качества данных, или структурированное мышление для их организации.
- Вы четко общаетесь, хорошо документируете и любите делиться своими знаниями и помогать другим (работающие студенты, команда разметчиков, коллеги).
- Вы высокомотивированы, ориентированы на результат и комфортно чувствуете себя в условиях динамичной, неопределенной и ответственной среды стартапа.
- (Бонус) Знание принципов IT-безопасности в контексте обработки данных.
Как мы работаем
Мы строим не бизнес для образа жизни. Мы строим значимую компанию.
Мы — команда, ориентированная на AI, использующая машинное обучение и интеллектуальные системы во всех наших рабочих процессах — от извлечения данных о зданиях до рекомендаций по продуктам.
Мы верим в высокое доверие, высокие стандарты и высокое влияние.
Мы поддерживаем гибкость, но не ориентируемся на рабочий день с 9 до 5. Вместо этого мы ищем людей, которые берут на себя ответственность, любят вызовы и хотят расти вместе с нами.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата + виртуальные опционы на акции (VSOPs)
- Автономия и ответственность с первого дня
- Гибкая рабочая среда с возможностью удаленной работы
- Ваше собственное оборудование + доступ к современным инструментам
- Дополнительные бонусы, такие как Wellpass
- Реальное влияние — ускорение финансирования и трансформации жилого фонда Европы.
Процесс найма
- Краткое асинхронное введение / короткий звонок
- Интервью с командой (навыки и мышление)
- Кейс или задание
- Общение с основателями и предложение работы
Готовы помочь превратить здания в лучшие места для жизни, владения и финансирования? Давайте поговорим.
Заявки будут обрабатываться начиная с 12 октября 2026 года.
