Job Requisition ID #

25WD85983

French job description to follow!/La description de poste 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/Engineer 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, and you work near our Boston, Massachusetts or Toronto, Canada offices.

Responsibilities

Architect and guide the implementation of scalable data pipelines and architectures
Work with large-scale multimodal datasets (text, 2D/3D geometry, and structured data), developing advanced preprocessing, augmentation, and content understanding techniques
Architect, develop, and optimize production-level ML solutions, focusing on scalability and reliability, while contributing to engineering best practices
Establish best practices for model experimentation, evaluation, and optimization
Contribute to technical execution by writing well-structured, high-performance code for production ML pipelines
Perform in-depth requirements analysis, collaborating with team members at different levels and documenting solutions
Set the technical direction by identifying key challenges and defining innovative solutions
Communicate technical findings effectively, influencing stakeholders through quantitative analysis, qualitative insights, and clear visual presentations
Mentor and guide junior engineers, fostering a culture of technical excellence and knowledge-sharing within the team

Minimum Qualifications

An MS in Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, Statistics, Computer Science, or a related field
10+ years of experience in machine learning engineering or a related field, with a proven track record of leadership and hands-on implementation
Expertise in deep learning architectures (e.g., Transformers, CNNs, GANs) and modern ML frameworks (e.g., PyTorch, Lightning, Ray)
Experience with LLMs and related technologies, including frameworks, embedding models, vector databases, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, in production settings
Deep understanding of data modeling, system architectures, and processing techniques, including 2D/3D geometric data representations
Experience with AWS cloud services and SageMaker Studio for scalable data processing and model development
Strong foundation in computer science fundamentals, distributed computing, and algorithmic efficiency
Proven ability to translate theoretical concepts into practical solutions and prototype implementations
Ability to work autonomously while effectively collaborating across teams, bridging the gap between research and practical implementation
Excellent technical writing and communication skills for documentation, presentations, and influencing cross-functional teams

Preferred Qualifications

Background in Architecture, Engineering, or Construction
Extensive experience in data preparation, hyper-parameter selection; acceleration techniques; and optimization methods
Proficiency in parallel and distributed computing techniques, with hands-on experience using platforms like Spark, Ray, or similar distributed systems for large-scale data processing and model training
Proven record in developing and deploying high-scale machine learning algorithms in production environments

Ideal Candidate

You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) customers by applying machine learning techniques
You are comfortable driving progress in newly forming, ambiguous areas where learning and adaptability are key
You lead by doing, combining technical leadership with hands-on implementation
You easily collaborate with others and are comfortable with minimal direction
You constantly strive to learn new technologies and methodologies
You seek innovative solutions to difficult technical problems and iterate quickly on ideas
You are unafraid to experiment, share your ideas openly, and fail fast

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Description du poste

Autodesk est à la tête de la transformation de l'industrie AEC, en intégrant la technologie de l'IA dans nos produits. Nous améliorons nos applications avec des capacités cloud-natives, y compris les données à l'échelle, l'edge computing, les solutions basées sur l'IA, ainsi que la modélisation et les graphiques 3D avancés. Cette innovation concerne nos produits phares - AutoCAD, Revit et Construction Cloud - ainsi que Forma, notre nouveau Cloud industriel.

En tant que développeur/ingénieur en apprentissage automatique au sein de l'équipe AEC Solutions, vous rejoindrez une équipe de technologues pour aider à construire des modèles de base et des outils d'IA générative pour l'industrie AEC. Vous travaillerez en collaboration pour créer et interpréter des données de conception qui peuvent améliorer les flux de travail de conception et d'ingénierie.

Rapport :Vous serez rattaché(e) au responsable de l'apprentissage automatique au sein de l'équipe des solutions pour l'architecture, l'ingénierie et la construction (AEC).

Lieu de travail :Nous soutenons le travail hybride, et vous travaillerez près de nos bureaux de Boston, Massachusetts ou Toronto, Canada.

Responsabilités

Architecte et guide dans la mise en œuvre de pipelines et d'architectures de données évolutives
Travailler avec des ensembles de données multimodales à grande échelle (texte, géométrie 2D/3D et données structurées), en développant des techniques avancées de prétraitement, d'augmentation et de compréhension du contenu
Architecturer, développer et optimiser des solutions de ML au niveau de la production, en se concentrant sur l'évolutivité et la fiabilité, tout en contribuant aux meilleures pratiques d'ingénierie
Établir les meilleures pratiques pour l'expérimentation, l'évaluation et l'optimisation des modèles
Contribuer à l'exécution technique en écrivant un code bien structuré et performant pour les pipelines de ML de production
Effectuer une analyse approfondie des besoins, collaborer avec les membres de l'équipe à différents niveaux et documenter les solutions
Vous définissez l'orientation technique en identifiant les principaux défis et en définissant des solutions innovantes
Vous communiquez efficacement les résultats techniques, en influençant les parties prenantes par des analyses quantitatives, des aperçus qualitatifs et des présentations visuelles claires
Encadrer et guider les ingénieurs débutants, en favorisant une culture de l'excellence technique et du partage des connaissances au sein de l'équipe

Qualifications minimales

Une maîtrise en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en mathématiques, en statistiques, en informatique ou dans un domaine connexe
Plus de 10 ans d'expérience en ingénierie de l'apprentissage automatique ou dans un domaine connexe, avec une expérience éprouvée en matière de leadership et de mise en œuvre pratique
Expertise dans les architectures d'apprentissage profond (par exemple, Transformers, CNN, GAN) et les cadres modernes d'apprentissage automatique (par exemple, PyTorch, Lightning, Ray)
Expérience des LLM et des technologies connexes, y compris les frameworks, les modèles d'intégration, les bases de données vectorielles et les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation), dans des contextes de production
Compréhension approfondie de la modélisation des données, des architectures de systèmes et des techniques de traitement, y compris les représentations géométriques des données en 2D/3D
Expérience des services en nuage AWS et de SageMaker Studio pour le traitement évolutif des données et le développement de modèles
Solides bases en informatique, en calcul distribué et en efficacité algorithmique
Capacité avérée à traduire des concepts théoriques en solutions pratiques et en prototypes de mise en œuvre
Capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant efficacement avec d'autres équipes, en comblant le fossé entre la recherche et la mise en œuvre pratique
Excellentes aptitudes à la rédaction technique et à la communication pour la documentation, les présentations et l'influence sur les équipes interfonctionnelles

Qualifications souhaitées

Expérience en architecture, ingénierie ou construction
Expérience approfondie de la préparation des données, de la sélection des hyperparamètres, des techniques d'accélération et des méthodes d'optimisation
Maîtrise des techniques de calcul parallèle et distribué, avec une expérience pratique de l'utilisation de plateformes telles que Spark, Ray ou des systèmes distribués similaires pour le traitement de données à grande échelle et l'apprentissage de modèles
Expérience confirmée dans le développement et le déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle dans des environnements de production

Candidat idéal

Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients AEC (Architecture, Ingénierie et Construction) en appliquant des techniques d'apprentissage automatique
Vous êtes à l'aise pour faire avancer les choses dans des domaines nouveaux et ambigus où l'apprentissage et l'adaptabilité sont essentiels
Vous dirigez par l'action, en combinant leadership technique et mise en œuvre pratique
Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise avec un minimum de directives
Vous vous efforcez constamment d'apprendre de nouvelles technologies et méthodologies
Vous cherchez des solutions innovantes à des problèmes techniques difficiles et vous développez rapidement vos idées
Vous n'avez pas peur d'expérimenter, de partager vos idées ouvertement et d'échouer rapidement

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