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
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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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