Machine Learning Developer

25WD85433, Développeur en apprentissage automatique

French translation to follow!/Traduction française à venir!

Aperçu 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, et la modélisation et les graphiques 3D avancés. IA, ainsi que la modélisation et le graphisme 3D avancés. Cette innovation Cette innovation concerne nos produits phares - AutoCAD, Revit et Construction Cloud - ainsi que Forma, notre nouveau produit Industry Cloud. Cloud - et Forma, notre nouveau Cloud industriel.

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique au sein de l'équipe AEC Solutions, vous rejoindrez une équipe de technologues pour aider à construire les fondations de la technologie. équipe de technologues pour aider à construire des modèles de base et des outils d'IA générative pour l'industrie AEC. générative pour l'industrie AEC. Vous travaillerez en collaboration pour créer et 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'unité Architecture, ingénierie et construction (AEC).

Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Solutions Team.

Lieu de travail : Nous soutenons le travail hybride et vous travaillez près de nos bureaux de Boston,

Massachusetts ou de Toronto, Canada.

Responsabilités

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

• Travailler avec des ensembles de données à grande échelle, y compris des données textuelles et géométriques, pour soutenir le prétraitement, l'augmentation, l'analyse et la compréhension du contenu

• Vous êtes en charge de la conception et de l'exécution d'expériences de modélisation, de l'évaluation des performances et de l'itération sur la base des résultats obtenus

• Surveillez, dépannez et optimisez les modèles d'apprentissage automatique pour garantir la précision, l'efficacité et une faible latence

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

• Communiquer vos résultats par le biais d'analyses de données quantitatives, de visuels qualitatifs et d'aperçus

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

Qualifications minimales

• Une maîtrise en apprentissage automatique, en intelligence artificielle, en mathématiques, en statistiques, en informatique ou dans un domaine connexe

• 3 - 5+ années d'expérience en ingénierie de l'apprentissage automatique ou dans un domaine connexe

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

• Expérience des LLM et des technologies connexes, y compris les cadres, les modèles d'intégration, les bases de données vectorielles et les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Expérience de la modélisation, de l'architecture et du traitement des données à l'aide de diverses représentations de données, y compris la géométrie 2D/3D

• Expérience des services en nuage AWS et de SageMaker Studio pour le traitement évolutif des données et le développement de modèles

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

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

• Capacité à traduire des concepts théoriques en solutions pratiques et en prototypes de mise en œuvre

• Solides compétences en matière de documentation du code, des architectures et des expériences

• Expérience en architecture, ingénierie ou construction

• Expérience pratique de la préparation des données, de la sélection des hyperparamètres, des techniques d'accélération et des méthodes d'optimisation

• Expérience de la distribution parallèle d'algorithmes à l'aide de plateformes telles que Spark ou Hadoop

• Expérience pratique dans le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique à grande échelle

Le 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 travailler dans des domaines nouveaux et ambigus où l'apprentissage et l'adaptabilité sont des compétences clés

• 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 de nouvelles façons de résoudre des problèmes difficiles

• Vous n'avez pas peur d'exprimer vos idées et d'échouer rapidement

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25WD85433, Machine Learning Developer

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 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

• 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 toevolving project needs

Minimum Qualifications

• An MS in Machine Learning, Artificial Intelligence, Mathematics, Statistics, Computer Science, or a related field

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

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

• Experience with LLMs and related technologies, including frameworks, embedding models, vector databases, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems

• Experience in data modeling, architecture, and processing using various data representations, including 2D/3D geometry

• Experience with AWS cloud services and SageMaker Studio for scalable data processing and model development

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

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

• Ability to translate theoretical concepts into practical solutions and prototype implementations

• Strong documentation skills for code, architectures, and experiment

• Background in Architecture, Engineering, or Construction

• Practical experience in data preparation, hyper-parameter selection; acceleration techniques; and optimization methods

• Experience in parallel distribution of algorithms using platforms such as Spark or Hadoop

• Practical experience in developing high scale machine learning algorithms

The Ideal Candidate

• You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) customers by applying machine learning techniques

• You are comfortable working in newly forming ambiguous areas where learning and adaptability are key skills

• You easily collaborate with others and are comfortable with minimal
  direction

• You are constantly striving to learn new technologies and
  methodologies

• You seek new ways to solve hard problems

• You are unafraid to put your ideas out there and fail fast