15 set - Italia
DID
Pipeline AI per asset 3D da immagini - progetto di ricerca applicata Tipologia: Freelance / consulenza a giornate Impegno stimato: fino a 5 mesi, distribuiti su più fasi (vedi "Natura del progetto") Tariffa: 300 euro al giorno Modalità: full remote, con accesso agli ambienti del cliente e in affiancamento al team interno Avvio: Asap Lingua di lavoro: italiano; documentazione tecnica anche in inglese Il progetto Il cliente, realtà del settore eyewear e 3D, avvia un progetto di ricerca applicata per costruire una pipeline AI semi-automatica che, partendo da immagini multi-view di montature per occhiali, produca asset 3D strutturati, metricamente corretti e utilizzabili in applicazioni real-time (virtual try-on e 3D viewer). L'architettura è ibrida e supervisionata: segmentazione semantica delle parti, geometria multi-view, retrieval di componenti da un corpus proprietario, generazione 3D condizionale basata su modelli open-source e un livello finale di constraint-fitting parametrico con quality gate. È proprio quest'ultimo livello a trasformare una forma "plausibile" in una montatura coerente con le regole industriali: scala reale, simmetria, cerniere, sedi lenti, gerarchia delle parti, mesh pulita ed export GLB conforme. Natura del progetto - da leggere prima di candidarsi 1. È un progetto di ricerca. La prima fase è un PoC con benchmark comparativo, che si conclude con una decisione formale di go/no-go da parte del cliente. Solo la prima tranche di attività è confermata. Le fasi successive sono ipotesi di lavoro: potranno essere riviste nei contenuti e nella durata, oppure non essere avviate. I 5 mesi indicati sono una stima sull'intero percorso, non un impegno garantito.
2. Il lavoro si svolge all'interno del progetto del cliente, in sinergia con il suo personale. L'attività è full remote, ma sviluppo, test e validazione avvengono esclusivamente negli ambienti, repository e risorse di calcolo messi a disposizione dal cliente. Le attività critiche sono condotte in co-esecuzione con il team interno, con l'obiettivo esplicito di trasferire la capacità di rieseguire, modificare e manutenere quanto sviluppato. Una procedura si considera consegnata solo quando una persona del cliente è in grado di rieseguirla autonomamente a partire da documentazione e artefatti. Il ruolo Ti occuperai della componente software e 3D che chiude la pipeline: dal fitting parametrico alla finalizzazione ed esposizione degli asset. Fase PoC (confermata) Prototipo del modulo di constraint-fitting parametrico in Python (simmetria, scala, cerniere, sedi lenti, proporzioni), a supporto della validazione del template parametrico e delle regole del quality gate Script di controllo qualità della mesh: manifoldness, self-intersection, componenti isolate, normali, densità Prima catena di export GLB/glTF con gerarchia delle parti, materiali e metadati semantici,
integrata nella mini-pipeline del benchmark Fasi successive (subordinate all'esito del PoC) Consolidamento del constraint-fitting e registrazione parte-per-parte sul template parametrico Integrazione Blender via Python API: retopology automatica, remeshing, decimazione, UV, export GLB con metadati semantici API REST asincrona con sistema di code e storage versionato degli asset Plug-in Blender per la revisione manuale degli output, con tracciamento delle correzioni riutilizzabili come dati di training Test tecnici, documentazione, runbook operativi e hand-over al team del cliente.
Competenze richieste: Requisiti Esperienza senior in sviluppo Python in contesti di produzione Solida conoscenza della Blender Python API (bpy, bmesh), inclusa l'esecuzione headless/batch Mesh processing: topologia, riparazione mesh, remeshing e retopology (es. Instant Meshes, Quad Remesher), decimazione, UV; librerie come trimesh, Open3D o PyMeshLab Formato glTF 2.0 / GLB: struttura della scena, gerarchie, materiali PBR, metadati ed extras API REST asincrone (es. FastAPI) e sistemi di code (es. Celery, RQ, Redis, RabbitMQ) Storage versionato, Git, ambienti riproducibili (Docker, lock delle dipendenze) Abitudine a documentare in modo che altri possano rieseguire il lavoro Attitudine al lavoro in contesti di ricerca e in affiancamento a team interni Costituiscono un plus Geometria computazionale e ottimizzazione vincolata/parametrica Esperienza con pipeline 3D basate su AI (image-to-3D, ricostruzione multi-view) Esperienza con oggetti a strutture sottili o prodotti industriali con vincoli dimensionali Attenzione alle licenze open source in ambito industriale Inglese tecnico
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