Lead CV/CAM Engineer (конструкторские чертежи)

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:

1. понимание листа (виды, размеры, допуски, Ra, GD&T, материал, техтребования)

2. структурированное представление детали

3. 3D / STEP

4. маршрут и операции

5. оценка / техкарта

6. 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:

1. Как вы читаете чертёж, когда размер, база или разрез неоднозначны — и что нельзя «угадывать» для станка?

2. Пример, где вы перевели знание технолога / конструктора в правило, тест или контракт данных.

3. Как бы вы определили критерий: «эту деталь система уже может вести почти без технолога» vs «только с review».