Вайбкодер / AI-разработчик / Python — автоматизация строительных смет

Вайбкодер / AI-разработчик / Python — автоматизация строительных смет Ищем человека, который соберёт систему, превращающую PDF проекта в готовую строительную смету У нас есть реальные проекты квартир в PDF и готовые Excel-сметы, которые сейчас формируются с участием человека. Хотим автоматизировать этот процесс. На входе: PDF с дизайн-проектом квартиры. На выходе: готовая Excel-смета с рассчитанными объёмами работ. Например, система должна посмотреть проект и самостоятельно определить: • какие есть помещения; • площадь и периметр помещений; • площади стен с учётом проёмов; • типы напольных покрытий; • отделку стен; • типы потолков; • количество светильников; • розетки и выключатели; • сантехнические элементы; • тёплые полы; • другие объекты и работы. После этого рассчитать объёмы и заполнить соответствующие позиции в смете. Например: • Укладка кварцевого паркета — 50,3 м² • Покраска стен — 142,7 м² • Монтаж ГКЛ потолка — 38,2 м² • Установка светильников — 24 шт. • Установка розеток — 78 шт. Что уже есть Мы не начинаем с пустого листа. У нас есть: • реальные PDF-проекты; • готовая рабочая Excel-смета; • существующий шаблон; • перечень видов работ; • правила расчёта; • примеры того, какой результат должен получаться. То есть бизнес-логика уже существует. Нужно автоматизировать существующий процесс, а не придумывать его с нуля. Это важно: вам не придётся самостоятельно разбираться, как строитель формирует смету — мы покажем готовый результат и правила, по которым он формируется. Что предстоит сделать Примерная архитектура: PDF проекта → распознавание чертежей → извлечение объектов → расчёт геометрии → определение видов работ → расчёт объёмов → Excel-смета На первом этапе хотим получить работающий прототип, который на реальном проекте сможет автоматически извлекать основные данные и формировать значительную часть сметы. Дальше — постепенно расширять количество распознаваемых объектов и видов работ. Кого мы ищем Нам нужен не классический программист, который месяц пишет ТЗ и ещё месяц согласовывает архитектуру. Нам нужен человек формата vibe coder / AI developer: • быстро разобрался в задаче; • предложил решение; • собрал прототип; • проверил его на реальных данных; • нашёл, где ошибается; • улучшил; • автоматизировал следующий кусок; • повторил. AI-инструменты для разработки — не просто допустимы, а приветствуются. Мы не оцениваем количество строк кода. Нам важен работающий результат. Что обязательно: • уверенный Python; • умение быстро разбираться в чужих данных и документации; • опыт работы с API современных AI/LLM; • понимание того, как работать с PDF; • pandas / openpyxl или аналогичные инструменты для Excel; • базовое понимание Computer Vision / OCR; • умение работать с координатами, размерами и геометрией; • способность самостоятельно искать решение и проверять результат на реальных данных. Большой плюс: • Revit / Revit API; • AutoCAD / DWG; • Dynamo; • BIM; • опыт работы с архитектурными или инженерными чертежами; • опыт в строительстве; • опыт работы со сметами, ВОР, объёмами работ; • Computer Vision; • OpenCV; • опыт автоматизации проектной документации. Не требуется обучать собственную нейросеть с нуля. Мы скорее ищем человека, который умеет правильно собрать систему из существующих AI-моделей, Python, CV, OCR, геометрии и бизнес-логики. Важнее диплома — что вы уже сделали Нам будет интересно увидеть: • проекты, которые вы собирали самостоятельно; • GitHub; • AI-проекты; • автоматизацию документов; • парсеры; • Computer Vision; • работу с PDF; • автоматизацию Excel; • любые нестандартные проекты, где вы взяли сложную ручную задачу и превратили её в автоматическую. Если у вас нет коммерческого опыта именно в строительстве — это не проблема. Если вы умеете быстро разобраться в незнакомой предметной области и сделать работающий прототип — откликайтесь. Как будем работать Начнём не с многомесячной разработки, а с небольшого оплачиваемого этапа / прототипа. Дадим: • реальный PDF-проект; • готовую эталонную смету; • объяснение логики расчёта. На первом этапе не нужно автоматизировать всё. Нужно показать, что вы способны сделать прототип, который, например: • определяет помещения и их площади; • извлекает основные геометрические показатели; • распознаёт часть отделочных материалов; • считает светильники; • считает розетки/выключатели; • формирует соответствующие строки Excel. Если подход работает — продолжаем разработку. Важный момент Это не задача «сделать ещё один чат с ChatGPT». Здесь нужно заставить AI работать с реальной проектной документацией, где информация находится на разных листах, представлена чертежами, обозначениями, таблицами и условными знаками. Поэтому проект находится на пересечении: AI + Python + Computer Vision + PDF + геометрия + строительство + Excel. Если вам интересно не просто писать код, а создать инструмент, который реально экономит часы ручной работы, нам по пути.