Senior Machine Learning Developer

Job Requisition ID #

The French translation can be found below/La traduction en français se trouve plus bas

Position Overview
Autodesk is leading the transformation of the AEC industry, integrating AI technology into our products. We're enhancing our applications with cloud-native capabilities, including data at scale, edge computing, AI-based solutions, and advanced 3D modeling and graphics. This innovation is happening across our flagship products—AutoCAD, Revit, and Construction Cloud—and Forma, our new Industry Cloud.

As a Machine Learning Developer on the AEC Solutions team, you will join a team of technologists to help build foundation models and generative AI tools for the AEC industry. You will work collaboratively to create and interpret design data that can enhance design and engineering workflows.
 

Report: You will report to the Machine Learning Manager in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Solutions Team.

Location: We support hybrid work or remote work in Canada.

Responsibilities

• Collaborate with other engineers to develop scalable data pipelines and architectures

• Work with large-scale datasets including text and geometric data, to support preprocessing, augmentation, analysis and content understanding

• Write production-quality code for model training, testing, and deployment.Design and execute model experiments, evaluate performance, and iterate based on findings

• Monitor, troubleshoot, and optimize machine learning models to ensure accuracy, efficiency, and low latency

• Perform requirements analysis, working with team members of different levels and documenting solutions

• Communicate your findings through quantitative data analysis and qualitative visuals and insights

• Implement agile approaches ensuring flexibility and responsiveness to evolving project needs

Minimum Qualifications

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, Statistics, or a related technical field, or equivalent industry experience

• 3–5+ years of hands-on experience in machine learning engineering or a closely related field

• Expertise in training deep neural networks (e.g., CNNs, Transformers), with proficiency in modern deep learning libraries and frameworks such as PyTorch, Lightning, and Ray

• Proven experience scaling machine learning training and data pipelines

• Hands-on experience with Large Language Models (LLMs) and related technologies, including embedding models, vector databases, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems

• Strong background in computational geometry and geometric methods

• Experience in data modeling, architecture, and processing using varied data types, particularly 2D and 3D geometric data representations

• Proficiency with version control, model reproducibility practices, and deployment of machine learning models

• Familiarity with cloud services and architectures, especially AWS (e.g., SageMaker Studio), and ideally Azure

• Strong understanding of fundamental computer science algorithms and their scaling behaviors

• Excellent programming skills in both procedural and data-analytics-oriented languages (e.g., Python)

• Ability to translate theoretical machine learning concepts into practical, scalable solutions and prototype implementations

• Excellent documentation skills, including code, architecture design, and experiment tracking

• Practical experience with hyperparameter tuning, model optimization methods, and acceleration techniques

• Experience with distributed computing platforms such as Apache Spark or Hadoop

• Demonstrated experience developing high-scale, production-grade machine learning algorithms

Preferred Qualifications

• Experience building or working with distributed systems

• Background in the Architecture, Engineering, or Construction (AEC) industry

• Domain knowledge in design, manufacturing, AEC, or media & entertainment industries

• Experience with Autodesk products or similar software tools

Description du poste

Autodesk est à la pointe de la transformation du secteur AEC (architecture, ingénierie et construction) grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle dans ses produits. Nous améliorons nos applications avec des fonctionnalités natives du cloud, notamment des données à grande échelle, l'edge computing, des solutions basées sur l'IA et des fonctionnalités avancées de modélisation et de graphisme 3D. Cette innovation concerne l'ensemble de nos produits phares (AutoCAD, Revit et Construction Cloud) ainsi que Forma, notre nouveau cloud industriel.

En tant que développeur en apprentissage automatique au sein de l'équipe AEC Solutions, vous rejoindrez une équipe de technologues afin de contribuer à la création de modèles de base et d'outils d'IA générative pour le secteur AEC. Vous travaillerez en collaboration afin de créer et d'interpréter des données de conception susceptibles d'améliorer les workflows de conception et d'ingénierie.

Hiérarchie : vous rendrez compte au responsable de l'apprentissage automatique au sein de l'équipe AEC Solutions (architecture, ingénierie et construction).

Lieu : Nous encourageons le travail hybride ou à distance au Canada.

Responsabilités

• Collaborer avec d'autres ingénieurs pour développer des pipelines et des architectures de données évolutifs

• Travailler avec des ensembles de données à grande échelle, notamment des données textuelles et géométriques, afin de faciliter le prétraitement, l'augmentation, l'analyse et la compréhension du contenu

• Rédiger du code de qualité production pour la formation, les tests et le déploiement de modèles. Concevoir et réaliser des expériences de modèles, évaluer les performances et itérer en fonction des résultats

• Surveiller, dépanner et optimiser les modèles d'apprentissage automatique afin de garantir leur précision, leur efficacité et leur faible latence

• Effectuer une analyse des besoins, en collaboration avec des membres de l'équipe de différents niveaux, et documenter les solutions

• Communiquer vos conclusions à l'aide d'analyses de données quantitatives et de visuels et d'informations qualitatifs

• Mettre en œuvre des approches agiles garantissant flexibilité et réactivité face à l'évolution des besoins du projet

Qualifications minimales

• Licence ou master en informatique, apprentissage automatique, intelligence artificielle, mathématiques, statistiques ou dans un domaine technique connexe, ou expérience équivalente dans le secteur

• 3 à 5 ans d'expérience pratique dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique ou dans un domaine étroitement lié

• Expertise dans la formation de réseaux neuronaux profonds (par exemple, CNN, Transformers), avec une maîtrise des bibliothèques et des cadres modernes d'apprentissage profond tels que PyTorch, Lightning et Ray

• Expérience avérée dans la mise à l'échelle de la formation en apprentissage automatique et des pipelines de données

• Expérience pratique des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) et des technologies connexes, y compris les modèles d'intégration, les bases de données vectorielles et les systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG)

• Solides connaissances en géométrie computationnelle et en méthodes géométriques

• Expérience dans la modélisation, l'architecture et le traitement de données à l'aide de divers types de données, en particulier les représentations de données géométriques en 2D et 3D

• Maîtrise du contrôle de version, des pratiques de reproductibilité des modèles et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique

• Connaissance des services et architectures cloud, en particulier AWS (par exemple, SageMaker Studio) et, idéalement, Azure

• Excellente compréhension des algorithmes informatiques fondamentaux et de leurs comportements à l'échelle

• Excellentes compétences en programmation dans les langages procéduraux et orientés vers l'analyse de données (par exemple, Python)

• Capacité à traduire les concepts théoriques de l'apprentissage automatique en solutions pratiques et évolutives et en prototypes

• Excellentes compétences en matière de documentation, notamment en matière de code, de conception d'architecture et de suivi des expériences

• Expérience pratique de l'ajustement des hyperparamètres, des méthodes d'optimisation des modèles et des techniques d'accélération

• Expérience des plateformes informatiques distribuées telles qu'Apache Spark ou Hadoop

• Expérience avérée dans le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle et de qualité industrielle

Qualifications souhaitées

• Expérience dans la création ou l'utilisation de systèmes distribués

• Expérience dans le secteur de l'architecture, de l'ingénierie ou de la construction (AEC)

• Connaissance du domaine de la conception, de la fabrication, de l'AEC ou des médias et du divertissement

• Expérience avec les produits Autodesk ou des outils logiciels similaires

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