Job Requisition ID #

French job description to follow!/La description de poste en français se trouve plus bas!

Position Overview

MLOps Developers will be responsible for deploying, maintaining, monitoring, integrating, and testing machine learning capabilities in production. You will partner with multi-disciplinary teams such as Machine Learning Engineering, Front-End Engineering, Infrastructure Engineering, Data Operations on coordinating delivery of customer-facing features. Your work will contribute to strategic initiatives such as optimization of digital conversion metrics and development of Autodesk Assistant, an LLM-driven chatbot intended to answer customer inquiries.

Our team culture is built on collaboration, mutual support, and continuous learning. We emphasize an agile, hands-on, and technical approach at all levels of the team. As a group, we want to continuously improve our work and knowledge of trends and techniques relevant to our areas. We encourage personal development and knowledge sharing.

Responsibilities

• Model Deployment: Collaborate with data scientists to deploy machine learning models into production environments, ensuring scalability and reliability

• Automation: Develop and maintain CI/CD pipelines to automate the deployment and testing of machine learning models

• Monitoring and Maintenance: Implement monitoring solutions to track model performance and detect anomalies, ensuring models continue to deliver accurate results over time

• Collaboration: Work closely with cross-functional teams, including data scientists, software engineers, and product managers, to integrate machine learning solutions into applications and services

• Security: Ensure the security and compliance of machine learning models and data throughout their lifecycle

• Documentation: Create and maintain comprehensive documentation for model deployment processes, CI/CD pipelines, and infrastructure setups

• Platform Mindset: Partner with internal platform team on the following tasks

Minimum Qualifications

• Technical Proficiency: Strong understanding of machine learning concepts and familiarity with frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)

• Programming Skills: Proficiency in programming languages such as Python, R, or Java

• DevOps Knowledge: Familiarity with DevOps practices and tools, including Docker, Kubernetes, Jenkins, and Git

• Cloud Computing: Experience with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure) and containerization technologies (Docker, Kubernetes)

• Pipelines: Proficiency in designing and implementing data pipelines using tools like Apache Airflow, Kubeflow, or MLflow

• Best Practices: Strong understanding of software engineering best practices, including testing, code review, and documentation

• Bachelor's or master's degree in computer science, Engineering, Data Science, or a related field

• Relevant certifications are a plus

Preferred Qualifications

• Familiarity with Large Language Models, especially in the context of interactive dialog systems and chatbots (RAG, Generative AI, Conversational Agents)

• Experience deploying systems that use NLP or experience working with Conversational AI frameworks.

• Experience with managing infrastructure required for model training, testing, and deployment, including cloud services, databases, and container orchestration platforms.

• Experience with distributed computing frameworks like Apache Spark

• Familiarity with feature stores and experiment tracking tools

• Knowledge of data governance and ML model governance practices

• Experience with A/B testing and statistical analysis

About Autodesk

As a global leader in 3D design, engineering, and entertainment software, Autodesk helps people imagine, design, and create a better world. Autodesk accelerates better design through an unparalleled depth of experience and a broad portfolio of software, giving customers the power to solve their design, business, and environmental challenges. In addition to designers, architects, engineers, and media and entertainment professionals, Autodesk helps students, educators, and casual creators unlock their creative ideas through user-friendly applications.

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Développeur Machine Learning

Description du poste

Les développeurs MLOps seront responsables du déploiement, de la maintenance, de la surveillance, de l'intégration et du test des capacités d'apprentissage automatique en production. Vous travaillerez en partenariat avec des équipes pluridisciplinaires telles que Machine Learning Engineering, Front-End Engineering, Infrastructure Engineering, Data Operations sur la coordination de la livraison de fonctionnalités orientées client. Votre travail contribuera à des initiatives stratégiques telles que l'optimisation des mesures de conversion numérique et le développement d'Autodesk Assistant, un chatbot piloté par LLM destiné à répondre aux demandes des clients.
 

Notre culture d'équipe est fondée sur la collaboration, le soutien mutuel et l'apprentissage continu. Nous mettons l'accent sur une approche agile, pratique et technique à tous les niveaux de l'équipe. En tant que groupe, nous voulons continuellement améliorer notre travail et notre connaissance des tendances et des techniques pertinentes dans nos domaines. Nous encourageons le développement personnel et le partage des connaissances.
 

Responsabilités

• Déploiement de modèles : Collaborer avec les scientifiques des données pour déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production, en veillant à l'évolutivité et à la fiabilité.

• Automatisation : Développer et maintenir des pipelines CI/CD pour automatiser le déploiement et le test des modèles d'apprentissage automatique.

• Surveillance et maintenance : Mettre en œuvre des solutions de surveillance pour suivre les performances des modèles et détecter les anomalies, en veillant à ce que les modèles continuent à fournir des résultats précis au fil du temps.

• Collaboration : Travaillez en étroite collaboration avec des équipes interfonctionnelles, notamment des scientifiques de données, des ingénieurs logiciels et des gestionnaires de produits, afin d'intégrer des solutions d'apprentissage automatique dans des applications et des services.

• Sécurité : Assurez la sécurité et la conformité des modèles et des données d'apprentissage automatique tout au long de leur cycle de vie.

• Documentation : Créez et maintenez une documentation complète pour les processus de déploiement de modèles, les pipelines CI/CD et les configurations d'infrastructure.

• Esprit de plateforme : Travaillez en partenariat avec l'équipe interne de la plateforme sur les tâches suivantes
   

Qualifications minimales

• Compétences techniques : Forte compréhension des concepts d'apprentissage automatique et familiarité avec les cadres (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).

• Compétences en programmation : Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R ou Java.

• Connaissances DevOps : Familiarité avec les pratiques et les outils DevOps, notamment Docker, Kubernetes, Jenkins et Git.

• Cloud Computing : Expérience des plateformes cloud (AWS, GCP ou Azure) et des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes).

• Pipelines : Maîtrise de la conception et de la mise en œuvre de pipelines de données à l'aide d'outils tels que Apache Airflow, Kubeflow ou MLflow.

• Meilleures pratiques : Forte compréhension des meilleures pratiques d'ingénierie logicielle, y compris les tests, l'examen du code et la documentation.

• Baccalauréat ou maîtrise en informatique, en ingénierie, en science des données ou dans un domaine connexe.

• Les certifications pertinentes sont un plus.

Qualifications souhaitées

• Familiarité avec les grands modèles de langage, en particulier dans le contexte des systèmes de dialogue interactif et des chatbots (RAG, IA générative, agents conversationnels).

• Expérience du déploiement de systèmes utilisant le NLP ou expérience de travail avec des cadres d'IA conversationnelle.

• Expérience de la gestion de l'infrastructure nécessaire à l'entraînement, au test et au déploiement des modèles, y compris les services en nuage, les bases de données et les plateformes d'orchestration de conteneurs.

• Expérience avec des frameworks de calcul distribué comme Apache Spark.

• Familiarité avec les magasins de fonctionnalités et les outils de suivi des expériences.

• Connaissance des pratiques de gouvernance des données et des modèles de ML

• Expérience des tests A/B et de l'analyse statistique
   

À propos d'Autodesk

Leader mondial des logiciels de conception 3D, d'ingénierie et de divertissement, Autodesk aide les gens à imaginer, concevoir et créer un monde meilleur. Autodesk accélère l'amélioration de la conception grâce à une expérience inégalée et à un large portefeuille de logiciels, donnant aux clients le pouvoir de résoudre leurs problèmes de conception, d'affaires et d'environnement. Outre les concepteurs, les architectes, les ingénieurs et les professionnels des médias et du divertissement, Autodesk aide les étudiants, les éducateurs et les créateurs occasionnels à libérer leurs idées créatives grâce à des applications conviviales.

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