Дата публикации
29.04.2026
Поделиться

Researcher для проекта предсказания мультимодальных графов 3D-сцены (Cognitive AI Systems / AIRI)

Обязанности

Мы приглашаем исследователей в области компьютерного зрения присоединиться к работе в лаборатории Cognitive AI Systems в AIRI над проектом, посвященному предсказанию мультимодальных графов 3D-сцены.Граф сцены - это компактная и структурированная модель 3D-пространства, которая может содержать в себе различные модальности (RGB-изображения, облака точек, текстовые описания объектов, отношения между ними). В настоящее время графы сцены активно применяются в робототехнике для планирования действий при решении сложных задач, для создания диалоговых систем оператора с роботами. Однако качество построения графов сцены даже SOTA-методами всё ещё далеко от идеального в условиях шумных данных,  движущейся камеры, большом количестве перекрытий, необычных ракурсов и т.п.

В нашей лаборатории мы активно исследуем методы построения и прогнозирования изменений графов 3D-сцены по сенсорным данным и их использования в робототехнических задачах.

Мы публикуем результаты наших исследований на топовых конференциях по робототехнике и компьютерному зрению и внедряем их на реальных роботах. Поэтому, если вам интересно решать фундаментальные задачи и видеть их применение в реальных сценариях, то мы вас ждём.


  • проводить исследования в области анализа мультимодальных данных (RGB, depth, облака точек, текст), трансформерных архитектур (в том числе VLM, MLLM), робототехники;
  • прототипировать и улучшать AI архитектуры (multimodal data, transformers, GNN) ;
  • создавать датасеты и бенчмарки на основе данных с сенсоров роботов;
  • публиковаться на топ-конференциях (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA и др.).
Eye

Требования


  • отличное знание Python (в том числе опыт работ с Python ML+DL фреймворками pytorch, numpy, pandas);
  • глубокое знание современных архитектур в области методов компьютерного зрения, в том числе мультимодальных, MLLM, 3D CV, графовых нейросетей;
  • сильный математический бэкграунд (линейная алгебра, оптимизация, теория вероятности);
  • высокая мотивация, умение самостоятельно работать, ставить и проводить воспроизводимые научные эксперименты, проверять гипотезы и анализировать результаты.

Будет плюсом:


  • PhD / аспирантура,
  • знание ROS;
  • опыт написания научных публикаций, в том числе наличие публикаций A*/Q1.

Brain

Отправить резюме

Спасибо!

Что-то пошло не так. Попробуйте снова

Присоединяйтесь к AIRI в соцсетях