Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

Position Overview

Autodesk, a global leader in 3D design, engineering, manufacturing, and entertainment software, is seeking a skilled MLOps Engineer to join our AI/ML Platform team. This role is pivotal in ensuring the smooth operationalization of machine learning models and the overall efficiency of our next-generation AI/ML platform used in the development of machine learning and generative AI solutions powering Autodesk’s suite of products and services. You will collaborate with research and product engineering from various domains including design, construction, manufacturing, and media & entertainment to to support platform operations.

Responsibilities

• Operational Efficiency: Drive the operational excellence of our AI/ML Platform by implementing and optimizing MLOps practices

• Deployment Automation: Design and implement automated deployment pipelines for machine learning models, ensuring seamless transitions from development to production

• Scalable Infrastructure: Collaborate with cross-functional teams to design, implement, and maintain scalable infrastructure for model training, inference, and data processing

• Monitoring and Logging: Develop and maintain robust monitoring and logging systems to track model performance, system health, and overall platform efficiency

• Collaboration with Data Engineers: Work closely with data engineers to ensure efficient data pipelines for model training and validation

• Version Control and Model Governance: Implement version control systems for machine learning models and contribute to model governance practices

• Governance and Trust: Contribute to the implementation of robust model governance practices, version control systems, and adherence to compliance standards. Uphold data privacy and ethical considerations, fostering trust in our AI/ML solutions

• Security and Compliance: Enforce security best practices and compliance standards in all aspects of MLOps, ensuring data privacy and platform security

• Continuous Improvement: Identify opportunities for process automation, optimization, and implement strategies to enhance the overall MLOps lifecycle

• Troubleshooting and Incident Response: Play a key role in identifying and resolving operational issues, contributing to incident response and system recovery

Minimum Qualifications

• Educational Background: BS or MS in Computer Science, or related field

• MLOps Experience: 5+ years of hands-on experience in DevOps and MLOps, with a focus on deploying and managing machine learning models in production environments

• Infrastructure as Code (IaC): Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible

• Containerization: Strong expertise in containerization technologies (Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning workloads

• CI/CD: Demonstrated experience in setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects

• Scripting and Automation: Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational processe

• Monitoring Tools: Familiarity with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, ELK Stack) for tracking system and model performance

• Security Awareness: Understanding of security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards

• Collaboration Skills: Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data engineers, software developers, and researchers

• Problem-solving Skills: Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

• Cloud Experience: Experience with cloud platforms, especially AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure

• Database Knowledge: Familiarity with databases and data storage solutions commonly used in MLOps, such as SQL, NoSQL, or data lakes

• Machine Learning Frameworks: Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes

• Collaboration Tools: Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management

• Agile Methodology: Familiarity with Agile development methodologies and working in an iterative, collaborative environment

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Machine Learning Operations Développeur : Plateforme IA/ML

À propos d'Autodesk

Autodesk crée des logiciels pour les créateurs. Nous sommes un leader mondial des logiciels de conception 3D, d'ingénierie, de fabrication et de divertissement. Nos clients utilisent les logiciels Autodesk pour concevoir et créer les mondes physiques et virtuels dans lesquels nous vivons. Si vous avez déjà conduit une voiture de haute performance, admiré un gratte-ciel imposant, utilisé un smartphone, regardé un grand film ou joué à un jeu immersif, il y a de fortes chances que vous ayez fait l'expérience de ce que des millions de clients d'Autodesk font avec nos logiciels.

Description du poste

Autodesk, leader mondial des logiciels de conception, d'ingénierie, de fabrication et de divertissement en 3D, recherche un ingénieur MLOps qualifié pour rejoindre son équipe Plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour assurer la mise en œuvre harmonieuse des modèles d'apprentissage automatique et l'efficacité globale de notre plateforme IA/AA de nouvelle génération utilisée dans le développement de solutions d'apprentissage automatique et d'IA générative qui alimentent la suite de produits et services d'Autodesk. Vous collaborerez avec la recherche et l'ingénierie de produits de divers domaines, notamment la conception, la construction, la fabrication et les médias et divertissements, pour soutenir les opérations de la plateforme.

Responsabilités

• Efficacité opérationnelle: Favoriser l'excellence opérationnelle de notre plateforme d'IA/ML en mettant en œuvre et en optimisant les pratiques MLOps.

• Automatisation du déploiement : Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles d'apprentissage automatique, en assurant des transitions fluides du développement à la production.

• Infrastructure évolutive: Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure évolutive pour l'entraînement des modèles, l'inférence et le traitement des données.

• Surveillance et journalisation: Développer et maintenir des systèmes de surveillance et de journalisation robustes pour suivre les performances des modèles, la santé du système et l'efficacité globale de la plateforme.

• Collaboration avec les ingénieurs de données: travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs de données pour garantir des pipelines de données efficaces pour l'entraînement et la validation des modèles

• Contrôle de version et gouvernance des modèles: mettre en œuvre des systèmes de contrôle de version pour les modèles d'apprentissage automatique et contribuer aux pratiques de gouvernance des modèles

• Gouvernance et confiance: contribuer à la mise en œuvre de pratiques robustes de gouvernance des modèles, de systèmes de contrôle de version et de respect des normes de conformité. Respecter la confidentialité des données et les considérations éthiques, en favorisant la confiance dans nos solutions d'IA/AA

• Sécurité et conformité: appliquer les meilleures pratiques en matière de sécurité et les normes de conformité dans tous les aspects des MLOps, en garantissant la confidentialité des données et la sécurité de la plateforme

• Amélioration continue: identifier les possibilités d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies pour améliorer le cycle de vie global des MLOps

• Dépannage et réponse aux incidents: jouer un rôle clé dans l'identification et la résolution des problèmes opérationnels, en contribuant à la réponse aux incidents et à la récupération du système

Qualifications minimales

• Formation: licence ou master en informatique, ou dans un domaine connexe

• MLOps Expérience: plus de 5 ans d'expérience pratique en DevOps et MLOps, avec un accent sur le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production

• Infrastructure as Code (IaC): maîtrise de la mise en œuvre des pratiques d'infrastructure as code à l'aide d'outils tels que Terraform ou Ansible

• Conteneurisation: solide expertise des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l'orchestration et la mise à l'échelle des charges de travail d'apprentissage automatique

• CI/CD: Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour des projets d'apprentissage automatique

• Scripting et automatisation: Solides compétences en scripting en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l'automatisation des processus opérationnels

• Outils de surveillance: Familiarité avec les outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systèmes et des modèles

• Sensibilisation à la sécurité: compréhension des meilleures pratiques en matière de sécurité dans le domaine des MLOps, notamment le cryptage des données, les contrôles d'accès et les normes de conformité

• Capacités de collaboration: excellentes capacités de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles comprenant des ingénieurs de données, des développeurs de logiciels et des chercheurs

• Capacités de résolution de problèmes: capacité avérée à dépanner et à résoudre des questions opérationnelles complexes en temps utile

Qualifications préférées

• Expérience du cloud: expérience des plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d'infrastructures d'apprentissage automatique

• Connaissance des bases de données: familiarité avec les bases de données et les solutions de stockage de données couramment utilisées dans les MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données

• Cadres d'apprentissage automatique: exposition aux cadres d'apprentissage automatique populaires (TensorFlow, PyTorch) et à leur intégration dans les processus MLOps

• Outils de collaboration: expérience préalable des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet

• Méthodologie Agile: familiarité avec les méthodologies de développement Agile et le travail dans un environnement itératif et collaboratif

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