Autodesk

Job Requisition ID #

25WD89881

Job Title: Principal Machine Learning Operations Developer for AI Research

Position Overview

The work we do at Autodesk touches nearly every person on the planet. By creating software tools for making buildings, machines, and even the latest movies, we influence and empower some of the most creative people in the world to solve problems that matter.

As a MLOps Developers at Autodesk Research, you will be working side-by-side with world-class AI researchers to build and scale foundation models trained on design data. You will focus on overcoming the challenges associated with large-scale model training and processing of vast amounts of diverse design data. Your expertise in distributed systems, ML infrastructure, and data engineering will be crucial in developing the next generation of ML-powered product features that will help our customers imagine, design, and make a better world.

You'll be joining a rapidly growing team working on a project that aims to revolutionize the design of nearly every aspect of the built environment. Your contributions will directly influence how designers, architects, and engineers interact with AI tools in the future.

This role is fully remote-friendly. Our team operates primarily remotely with team members distributed across the globe, with offices in London, Boston, Toronto and other locations worldwide. At Autodesk, we embrace remote work while fostering connection through regular team offsites for collaborative planning and relationship building. This balanced approach ensures you can work where you're most productive while maintaining meaningful connections with colleagues.

Responsibilities

• Support AI researchers by building scalable ML training pipelines and infrastructure for foundation model development
• Design efficient data processing workflows for large-scale design datasets and industry-specific file formats
• Optimize distributed training systems and develop solutions for model parallelism, checkpointing, and efficient resource management
• Analyze performance bottlenecks and provide solutions to scaling problems
• Implement and maintain robust, testable code that is well documented and easy to understand
• Collaborate on projects at the intersection of research and product with a diverse, global team of researchers and engineers
• Present results to collaborators and leadership

Minimum Qualifications

• BSc or MSc in Computer Science or related field, or equivalent industry experience
• Experience with distributed systems for machine learning and deep learning at scale
• Strong knowledge of ML infrastructure and model parallelism techniques, including frameworks like PyTorch, Lightning, Megatron, DeepSpeed, and FSDPProficiency in Python and strong software engineering practices
• Experience with cloud services and architectures (AWS, Azure, etc.)
• Familiarity with version control, CI/CD, and deployment pipelines
• Excellent written documentation skills to document code, architectures, and experiments

Preferred Qualifications

• Experience with AEC data formats (e.g., BIM models, IFC files, CAD files, Drawing Sets)
• Knowledge of the AEC industry and its specific data processing challenges
• Experience scaling ML training and data pipelines for large datasets
• Experience with distributed data processing and ML infrastructure (e.g., Apache Spark, Ray, Docker, Kubernetes)
• Experience with performance optimization, monitoring, and efficiency in large-scale ML systems
• Experience with Autodesk or similar products (Revit, Sketchup, Forma)

The Ideal Candidate

• A self-starter who can solve problems with minimal supervision while collaborating effectively with a global, remote-first team
• Adaptable and creative, comfortable building new infrastructure or working within existing codebases
• Thrives in ambiguous, rapidly evolving areas where learning and flexibility are essential
• Excellent communicator who can convey complex technical concepts clearly to diverse audiences

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Ingénieur principal MLOps en IA"

Présentation du poste

Le travail que nous faisons chez Autodesk touche presque chaque personne sur la planète. En créant des outils logiciels pour construire des bâtiments, des machines et même les derniers films, nous influençons et donnons les moyens à certaines des personnes les plus créatives du monde de résoudre des problèmes importants.

En tant que développeur MLOps chez Autodesk Research,

vous travaillerez aux côtés de chercheurs en IA de renommée mondiale pour construire et mettre à l'échelle des modèles de base formés sur des données de conception. Vous vous concentrerez sur la résolution des défis associés à la formation de modèles à grande échelle et au traitement de vastes quantités de données de conception diverses. Votre expertise en matière de systèmes distribués, d'infrastructure d'apprentissage automatique et d'ingénierie des données sera cruciale pour développer la prochaine génération de fonctionnalités de produits basées sur l'apprentissage automatique qui aideront nos clients à imaginer, concevoir et créer un monde meilleur.

Vous rejoindrez une équipe en pleine croissance travaillant sur un projet qui vise à révolutionner la conception de presque tous les aspects de l'environnement bâti. Vos contributions influenceront directement la manière dont les designers, les architectes et les ingénieurs interagiront avec les outils d'IA à l'avenir.

Ce poste est entièrement adapté au télétravail. Notre équipe travaille principalement à distance, avec des membres répartis dans le monde entier, et des bureaux à Londres, Boston, Toronto et ailleurs. Chez Autodesk, nous encourageons le travail à distance tout en favorisant les liens entre les équipes grâce à des réunions régulières en dehors du bureau pour planifier la collaboration et renforcer les relations. Cette approche équilibrée vous permet de travailler là où vous êtes le plus productif tout en maintenant des liens significatifs avec vos collègues.

Responsabilités

• Soutenir les chercheurs en IA en créant des pipelines et une infrastructure de formation ML évolutifs pour le développement de modèles de base
• Concevoir des flux de traitement de données efficaces pour les ensembles de données de conception à grande échelle et les formats de fichiers spécifiques à l'industrie
• Optimiser les systèmes de formation distribués et développer des solutions pour le parallélisme des modèles, le point de contrôle et la gestion efficace des ressources
• Analyser les goulots d'étranglement en matière de performance et fournir des solutions aux problèmes d'évolutivité
• Mettre en œuvre et maintenir un code robuste, testable, bien documenté et facile à comprendre
• Collaborer à des projets à l'intersection de la recherche et du produit avec une équipe diversifiée et internationale de chercheurs et d'ingénieurs
• Présenter les résultats aux collaborateurs et à la direction

Qualifications minimales

• Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe, ou expérience équivalente dans l'industrie
• Expérience des systèmes distribués pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond à grande échelle
• Solide connaissance de l'infrastructure d'apprentissage automatique et des techniques de parallélisme des modèles, y compris des frameworks tels que PyTorch, Lightning, Megatron, DeepSpeed et FSDP Maîtrise de Python et des bonnes pratiques en matière de génie logiciel
• Expérience des services et architectures cloud (AWS, Azure, etc.)
• Connaissance du contrôle de version, de l'intégration continue/développement continu et des pipelines de déploiement
• Excellentes compétences en matière de documentation écrite pour documenter le code, les architectures et les expériences

Qualifications préférées

• Expérience des formats de données AEC (par exemple, modèles BIM, fichiers IFC, fichiers CAO, jeux de dessins)
• Connaissance du secteur AEC et de ses défis spécifiques en matière de traitement des données
• Expérience de la mise à l'échelle de la formation en ML et des pipelines de données pour les grands ensembles de données
• Expérience du traitement de données distribuées et de l'infrastructure ML (par exemple, Apache Spark, Ray, Docker, Kubernetes)
• Expérience de l'optimisation des performances, de la surveillance et de l'efficacité des systèmes ML à grande échelle
• Expérience avec Autodesk ou des produits similaires (Revit, Sketchup, Forma)

Le candidat idéal

• Un esprit d'initiative qui peut résoudre des problèmes avec un minimum de supervision tout en collaborant efficacement avec une équipe mondiale, en priorité à distance
• Adaptable et créatif, à l'aise pour construire de nouvelles infrastructures ou travailler dans des bases de code existantes
• Épanoui dans des domaines ambigus et en évolution rapide où l'apprentissage et la flexibilité sont essentiels
• Excellent communicateur capable de transmettre clairement des concepts techniques complexes à des publics divers

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About Autodesk

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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.

Diversity & Belonging

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