Senior Full Stack Developer Python/Blender
Listed on 2026-11-01
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Software Development
Python
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/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 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.
Una procedura si considera consegnata solo quando una persona del cliente è in grado di rieseguirla autonomamente a partire da documentazione e artefatti.
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
- 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
- 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 Py…
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