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:

1. быстро разобрался в задаче;
2. предложил решение;
3. собрал прототип;
4. проверил его на реальных данных;
5. нашёл, где ошибается;
6. улучшил;
7. автоматизировал следующий кусок;
8. 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:

1. определяет помещения и их площади;
2. извлекает основные геометрические показатели;
3. распознаёт часть отделочных материалов;
4. считает светильники;
5. считает розетки/выключатели;
6. 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.