ML-инженер (Stable Diffusion)

Мы — мобильный стартап, создаём приложение с фокусом на генерацию изображений с помощью нейросетей. Сейчас формируем команду для запуска первой версии продукта.

Именно поэтому мы ищем ML-инженера, который умеет не просто подключать готовые AI-сервисы, а настраивать и дообучать модели, оптимизировать их под продукт и доводить качество генерации до продакшн-уровня — особенно в сценариях с учётом планов помещений и геометрии.

Что предстоит делать:

• Настройка Stable Diffusion под задачи приложения — генерация интерьеров, сохранение геометрии и мебели при изменении стиля.
• Дообучение моделей (fine-tuning, LoRA) на внутренних данных для конкретных интерьерных стилей и сценариев.
• Реализация сценария “Начать с плана” — преобразование пользовательского плана (JSON/SVG) в набор кондиционирующих карт (Lineart, Segmentation, Depth/Normal) для подачи в SD, настройка пайплайнов для учёта размеров, пропорций и расположения дверей/окон.
• Настройка ControlNet и img2img для генерации по плану или фото с сохранением точного расположения объектов.
• Inpainting для AI Touch-up — точечная замена элементов (цвет стен, текстиля) без искажений остальной части изображения.
• Оптимизация скорости и стоимости генерации — уменьшение времени отклика и затрат на GPU.
• Интеграция SD в бэкенд — разработка пайплайнов, API и взаимодействие с серверной частью.
• Постобработка изображений — upscale, коррекция цвета, удаление артефактов.
• Поддержка кастомных промптов и negative prompt’ов для стабильного качества.
• Масштабирование и стабильность — настройка очередей, балансировка нагрузки, контроль ошибок генерации.

Требования:

• Опыт работы с Stable Diffusion (SD 1.5 / SDXL) и его модификациями (LoRA, ControlNet, inpainting, img2img).
• Умение обучать и дообучать модели (fine-tuning) на кастомных датасетах.
• Опыт интеграции SD в продакшн-приложения (через API или собственные inference-серверы).
• Знание Python и библиотек для генеративных моделей (Diffusers, PyTorch, ComfyUI, AUTOMATIC1111 API).
• Опыт оптимизации моделей (quantization, ускорение инференса, снижение затрат на GPU).
• Навык работы с ControlNet для сохранения геометрии и точного позиционирования объектов.
• Опыт преобразования структурированных данных (чертежи, планы, SVG/JSON, сегментационные карты) в кондиционирующий ввод для генеративных моделей.
• Понимание принципов построения пайплайнов для генерации и постобработки изображений.
• Опыт работы с системами управления версиями (Git).
• Умение работать в команде и документировать технические решения.
• Опыт внедрения генеративных моделей в коммерческие продукты (web или мобильные приложения).
• Знание основ работы с GPU-серверами и деплоя моделей в продакшн-среде.

Что мы предлагаем:

• Формат: удалённо, фуллтайм/парттайм — обсуждается.

• Оплата: конкурентная, по результатам собеседования.

• Возможность влиять на ключевые технические решения продукта.

• Работа над уникальным AI-приложением с перспективой масштабирования на международный рынок.

Если хочешь видеть результат своей работы и создавать продукты, которыми пользуются сотни тысяч пользователей, — присылай резюме. Будем рады знакомству!