ML Ops Developer, Fusion

Job Requisition ID #
25WD93132

La traduction en anglais se trouve plus bas/The English translation can be found below
Description Du Poste
L'équipe Fusion Machine Learning est une équipe multidisciplinaire d'ingénieurs et de chercheurs qui développent des solutions d'IA/ML pour résoudre certains des plus grands problèmes dans les domaines de la conception 3D, de la fabrication et de l'ingénierie mécanique. Nous recherchons un
développeur MLOps
passionné par la transformation d'applications matures alimentées par l'IA et prêtes à être mises en production, grâce à l'optimisation de l'infrastructure sous-jacente.

Vous collaborerez avec des chercheurs et des ingénieurs afin d'améliorer en permanence les données, de former et de publier des pipelines en automatisant les référentiels afin de garantir la qualité et l'interopérabilité avec les systèmes de déploiement, et de mettre à niveau le code prototype afin qu'il puisse fonctionner sur une grande infrastructure de formation ML Learning basée sur le cloud.

Vous rendrez compte au responsable Fusion Platform ML et jouerez un rôle essentiel dans la stratégie Autodesk AI.

L'équipe est hybride et à distance, répartie entre le Canada et les États-Unis.

Responsabilités

• Efficacité opérationnelle : améliorer l'efficacité de l'équipe en mettant en œuvre des pratiques MLOps et DevOps
• Inférence de modèles : développer, maintenir et garantir la fiabilité des services d'inférence de modèles de l'équipe
• Automatisation du déploiement : adapter les modèles de recherche aux pipelines de déploiement automatisés
• Développement évolutif : collaborer avec les ingénieurs et les chercheurs pour garantir que le code de recherche puisse passer à la formation et à l'inférence à grande échelle
• Surveillance et journalisation : suivre les performances des modèles, la santé du système et l'efficacité globale de la plateforme
• Contrôle des versions et gouvernance des modèles : faire évoluer les bases de code à version unique vers des solutions itérables, déployées en pipeline et contrôlées par version
• Sécurité, conformité et gouvernance : contribuer à la mise en œuvre de pratiques de gouvernance des modèles et appliquer les meilleures pratiques de sécurité et les normes de conformité à l'échelle de l'entreprise dans tous les aspects du DevOps et du MLOps
• Amélioration continue : identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie MLOps
• Dépannage et réponse aux incidents : collaborer avec des équipes interfonctionnelles afin de garantir le respect des accords de niveau de service (SLA) et des exigences relatives aux nouvelles fonctionnalités et versions

Qualifications Minimales Requises

• Expérience en MLOps / DevOps : 3 à 5 ans d'expérience pratique en MLOps / DevOps dans un environnement de production
• Expérience du cloud : expérience des plateformes cloud, telles que AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d'infrastructures d'apprentissage automatique (SageMaker Endpoints, AzureML)
• Infrastructure as Code (IaC) : maîtrise de la mise en œuvre des pratiques Infrastructure as Code à l'aide d'outils tels que Terraform
• Conteneurisation : expertise dans les technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l'orchestration et la mise à l'échelle des applications d'apprentissage automatique
• CI/CD : expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d'apprentissage automatique
• Services d'inférence : expérience dans la création d'API d'inférence fiables et évolutives (Flask, FastAPI)
• Sensibilisation à la sécurité : compréhension des meilleures pratiques en matière de sécurité dans le domaine du MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d'accès et les normes de conformité

Qualifications Souhaitées

• Cadres d'apprentissage automatique : connaissance des cadres d'apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
• Accélération de l'inférence : connaissance de l'utilisation des outils d'accélération de l'inférence (ONNX, TensorRT, Triton) pour des exécutions d'inférence en temps réel et à haut débit
• Outils de surveillance : connaissance/expérience des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana ou ELK Stack) pour le suivi des performances des modèles et des systèmes

Position Overview
The Fusion Machine Learning team is a multi-disciplinary team of engineers and researchers developing AI/ML solutions to some of the biggest problems in 3D design, manufacturing, and mechanical engineering. We are seeking an
MLOps Developer
who is passionate about transforming mature production-ready AI-powered applications through optimizing the underlying infrastructure.

You will collaborate with researchers and engineers to continuously improve the data, train and release pipelines by automating repositories to ensure quality and interoperability with deploy systems and upgrading prototype code to run on large cloud-based ML Learning training infrastructure.

You will report to the Fusion Platform ML manager and play a critical role in the Autodesk AI strategy.

The team is hybrid-remote, located across Canada and US.

Responsibilities

• Operational Efficiency: Improve the team's efficiency by implementing MLOps and DevOps practices
• Model Inference: Develop, maintain, and ensure the reliability of the team's model inference services
• Deployment Automation: Adapt research models to automated deployment pipelines
• Scalable Development: Collaborate with engineers and researchers to ensure research code can transition to training and inference at scale
• Monitoring and Logging: Track model performance, system health, and overall platform efficiency
• Version Control and Model Governance: Mature single-version codebases to iterable, pipeline-deployed and version-controlled solutions
• Security, Compliance and Governance: Contribute to the implementation of model governance practices and enforce company-wide security best practices and compliance standards in all aspects of DevOps and MLOps
• Continuous Improvement: Identify opportunities for process automation, optimization, and implement strategies to enhance the MLOps lifecycle
• Troubleshooting and Incident Response: Collaborate with cross-functional teams to ensure SLA and requirements for new features and releases are met.

Minimum Qualifications

• MLOps / DevOps Experience: 3-5 years of hands-on experience in MLOps / DevOps in a production environment
• Cloud Experience: Experience with cloud platforms, such as AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure (SageMaker Endpoints, AzureML)
• Infrastructure as Code (IaC): Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform
• Containerization: Expertise in containerization technologies (Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning applications
• CI/CD: Demonstrated experience setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects
• Inference Services: Experience in building reliable and scalable inference APIs (Flask, FastAPI)
• Security Awareness: Understanding security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards.

Preferred Qualifications

• Machine Learning Frameworks: Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes
• Inference Acceleration: Familiarity with leveraging inference accelerator tools (ONNX, TensorRT, Triton) for real-time and high-throughput inference runtimes
• Monitoring Tools: Familiarity / experience with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, or ELK Stack) for tracking model and system performance

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Salary transparency / Transparence salariale
Salary is one part of Autodesk's competitive compensation package. Offers are based on the candidate's experience and geographic location. In addition to base salaries, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package.

Le salaire est l'un des éléments du programme de rémunération concurrentiel d'Autodesk. Pour les postes basés au Canada (Colombie-Britannique), nous proposons un salaire de base compris entre X et X dollars. Les offres sont basées sur l'expérience et la situation géographique du candidat et peuvent dépasser cette fourchette. En plus du salaire de base, notre programme de rémunération peut inclure des primes annuelles en espèces, des commissions pour les postes commerciaux, des attributions d'actions et un ensemble complet d'avantages sociaux.

Diversity & Belonging /
Diversité et appurtenance
We take pride in cultivating a culture of belonging where everyone can thrive. Learn more here:

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