Principal MLOps Machine Learning Operations for AI Research Remote US or Canada

The French translation can be found below!/La traduction en français se trouve plus bas!

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.

Location:: US or Canada Remote

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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Description du poste

Le travail que nous accomplissons chez Autodesk touche presque chaque habitant de la planète. En créant des outils logiciels pour la construction de bâtiments, de machines et même les derniers films, nous influençons et donnons les moyens à certaines des personnes les plus créatives au 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 créer et faire évoluer des modèles de base formés à partir de données de conception. Vous vous concentrerez sur la résolution des défis liés 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 ML et d'ingénierie des données sera cruciale pour développer la prochaine génération de fonctionnalités de produits basées sur le ML qui aideront nos clients à imaginer, concevoir et créer un monde meilleur.

Vous rejoindrez une équipe en pleine croissance qui travaille sur un projet visant à révolutionner la conception de presque tous les aspects de l'environnement bâti. Vos contributions auront une influence directe sur la manière dont les concepteurs, les architectes et les ingénieurs interagiront avec les outils d'IA à l'avenir.

Ce poste est entièrement compatible avec le télétravail. Notre équipe travaille principalement à distance, ses membres étant répartis dans le monde entier, avec des bureaux à Londres, Boston, Toronto et dans d'autres villes du monde. Chez Autodesk, nous encourageons le télétravail tout en favorisant les liens entre les membres de l'équipe grâce à des réunions régulières hors site 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.

Lieu : États-Unis ou Canada, à distance

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 travail efficaces pour le traitement des données 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, la vérification des points de contrôle et la gestion efficace des ressources

• Analyser les goulots d'étranglement en matière de performances et proposer des solutions aux problèmes de mise à l'échelle.

• Mettre en œuvre et maintenir un code robuste, testable, bien documenté et facile à comprendre.

• Collaborer à des projets à la croisée de la recherche et des produits 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 le secteur.

• Expérience des systèmes distribués pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond à grande échelle.

• Solides connaissances de l'infrastructure ML et des techniques de parallélisme des modèles, y compris des frameworks tels que PyTorch, Lightning, Megatron, DeepSpeed et FSDP Maîtrise de Python et solides pratiques en génie logiciel

• Expérience des services et architectures cloud (AWS, Azure, etc.)

• Connaissance du contrôle de version, du CI/CD et des pipelines de déploiement

• Excellentes compétences en rédaction de documentation pour documenter le code, les architectures et les expériences

Qualifications souhaitées

• Expérience avec les 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 dans la mise à l'échelle de la formation ML et des pipelines de données pour les grands ensembles de données

• Expérience avec le traitement distribué des données et l'infrastructure ML (par exemple, Apache Spark, Ray, Docker, Kubernetes)

• Expérience dans l'optimisation des performances, la surveillance et l'efficacité des systèmes ML à grande échelle

• Expérience avec Autodesk ou des produits similaires (Revit, Sketchup, Forma)

Le candidat idéal

• Une personne autonome, capable de résoudre des problèmes avec un minimum de supervision tout en collaborant efficacement avec une équipe internationale travaillant principalement à distance

• Adaptable et créatif, à l'aise pour créer de nouvelles infrastructures ou travailler avec 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

At Autodesk, we're building a diverse workplace and an inclusive culture to give more people the chance to imagine, design, and make a better world. Autodesk is proud to be an equal opportunity employer and considers all qualified applicants for employment without regard to race, color, religion, age, sex, sexual orientation, gender, gender identity, national origin, disability, veteran status or any other legally protected characteristic. We also consider for employment all qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with applicable law.