Principal Machine Learning: Generative AI

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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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