Principal Applied AI Developer, Foundation Models Infrastructure

Job Requisition ID #

26WD99600

English posting follows.

26WD99600, Développeur principal en IA appliquée, Infrastructure des modèles de base

Aperçu du Poste

Le travail que nous accomplissons chez Autodesk touche pratiquement chaque habitant de la planète. En créant des outils logiciels destinés à la conception de bâtiments, de machines, de produits, d’infrastructures et de divertissements, nous donnons les moyens d’agir à certaines des personnes les plus créatives au monde.

Autodesk développe des logiciels à l’échelle du cloud, des plateformes de données et des fonctionnalités basées sur l’IA qui aident nos clients à concevoir, construire et exploiter le monde qui les entoure. En tant que Développeur principal en IA appliquée au sein de l’équipe Infrastructure des modèles de base pour l’apprentissage automatique, vous contribuerez à définir et à accélérer la feuille de route de la plateforme d’apprentissage automatique d’Autodesk, utilisée par les chercheurs, les développeurs en apprentissage automatique et les équipes produit d’Autodesk pour prendre en charge l’ensemble du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique d’Autodesk.

Vous concevrez, développerez et ferez évoluer des services de plateforme résilients, sécurisés, évolutifs, observables et rentables, qui prennent en charge l’entraînement, l’inférence, l’évaluation, le déploiement et la mise en service des modèles à l’échelle mondiale. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les chercheurs, les développeurs en apprentissage automatique, les équipes produit, les équipes chargées de la sécurité et de la confidentialité, ainsi que les partenaires de la plateforme, afin de traduire des exigences métier et techniques ambiguës en fonctionnalités de plateforme robustes, offrant une excellente expérience développeur et des workflows en libre-service performants.

Il s’agit d’un poste de direction technique de haut niveau destiné à une personne alliant une expertise pratique approfondie en ingénierie à la capacité de définir une orientation technique, de diriger des initiatives complexes impliquant plusieurs équipes, d’encadrer des développeurs seniors et de relever le niveau d’excellence en ingénierie.

Responsabilités

Définir et piloter la stratégie technique relative aux capacités de l’infrastructure d’apprentissage automatique des modèles de base au sein de la plateforme d’apprentissage automatique d’Autodesk

Diriger la conception et la mise en œuvre de services de plateforme à grande échelle prenant en charge l’ensemble du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique d’Autodesk, y compris l’entraînement, l’inférence, la mise en service, l’évaluation, le déploiement, la surveillance et les opérations

Concevoir une infrastructure hautement résiliente, sécurisée, observable, évolutive et rentable pour les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique à grande échelle

Créer et faire évoluer les API, les outils, les workflows et les fonctionnalités en libre-service destinés aux développeurs, permettant ainsi aux chercheurs et aux développeurs en apprentissage automatique d’avancer rapidement et en toute sécurité

Travailler concrètement avec Kubernetes, Ray, SageMaker, AWS et les technologies cloud natives associées pour prendre en charge l’entraînement distribué, l’inférence évolutive et la mise en service des modèles en production

Identifier, cerner et hiérarchiser les problèmes techniques à fort impact, en accord avec la stratégie relative aux produits, à la recherche et à la plateforme

Traduire des objectifs de recherche en IA, des besoins produit et des exigences métier ambigus en conceptions techniques concrètes et en plans d’ingénierie réalisables

Diriger des initiatives techniques complexes impliquant plusieurs équipes, coordonner les parties prenantes et influencer l’orientation technique sans exercer d’autorité directe

Favoriser l’amélioration de la fiabilité, de l’évolutivité, des performances, de la sécurité, de la qualité et de la maîtrise des coûts pour l’ensemble des charges de travail liées à l’entraînement, à l’inférence et à la mise en service

Établir et faire évoluer les normes de la plateforme en matière de préparation à la production, d’observabilité, de SLA/SLO, de réponse aux incidents, de qualité des versions, de déploiement des modèles, de gestion des versions, de traçabilité et de gouvernance

Collaborer avec les chercheurs, les développeurs en apprentissage automatique, les chefs de produit, les architectes, ainsi que les équipes chargées de la sécurité, de la confidentialité et de la plateforme afin de définir des critères de qualité et des pratiques de déploiement en production sécurisées, y compris les exigences en matière d’IA de confiance

Améliorer la productivité des développeurs grâce à la CI/CD, aux tests automatisés, à l’infrastructure en tant que code, aux tests contractuels, aux contrôles de qualité, à la documentation et à l’automatisation de la plateforme

Diriger l’analyse des causes profondes des problèmes systémiques en production et mettre en œuvre des améliorations durables au niveau de la plateforme

Agir en tant qu’autorité technique pour les décisions critiques, en orientant les compromis entre performances, fiabilité, sécurité, coût, évolutivité et expérience des développeurs

Encadrer les développeurs seniors, rehausser les normes d’ingénierie et favoriser une culture d’appropriation, de qualité, d’action et de responsabilité

Participer activement aux méthodologies de développement Agile, Kanban ou autres méthodologies modernes afin de livrer progressivement des résultats de haute qualité

Qualifications Minimales

Licence ou master en informatique, génie informatique, apprentissage automatique, ou expérience pratique équivalente

Au moins 8 ans d’expérience professionnelle en génie logiciel, incluant une expérience significative avec des systèmes d’infrastructure à grande échelle, natifs du cloud, distribués, de plateforme ou d’apprentissage automatique

Expérience dans l’utilisation d’outils de développement assistés par l’IA, d’agents de codage et d’automatisation alimentée par l’IA pour améliorer la productivité technique, avec une compréhension pratique de la conception contextuelle, de la révision humaine, des tests, de l’utilisation sécurisée et de l’intégration dans les workflows des développeurs

Solide expérience pratique de la conception, de la mise en place et de l’exploitation de services de niveau production prenant en charge l’entraînement, l’inférence, la mise à disposition, l’évaluation, le déploiement ou l’observabilité des modèles

Solide expérience avec Kubernetes et les infrastructures cloud natives

Expérience avec le calcul distribué, les infrastructures d’apprentissage automatique ou les technologies de mise à disposition de modèles telles que Ray, SageMaker, les plateformes d’entraînement distribuées, les plateformes de mise à disposition d’inférence ou des systèmes équivalents

Capacité avérée à diriger des initiatives techniques complexes impliquant plusieurs équipes et à influencer l’orientation technique sans autorité hiérarchique directe

Expérience dans la traduction d’exigences ambiguës issues de la recherche, des produits ou de l’entreprise en conceptions techniques concrètes et en plans d’ingénierie réalisables

Solide expérience dans la conception et l’exploitation de systèmes de production résilients, sécurisés, observables et rentables, à l’aide de pratiques de CI/CD, de tests automatisés, d’infrastructure en tant que code, de surveillance, d’alertes et d’opérations de production

Capacité avérée à encadrer les développeurs, à rehausser les normes d’ingénierie et à incarner une voix technique forte en faveur de l’excellence

Solides compétences en communication écrite et orale, avec la capacité d’influencer les parties prenantes techniques et non techniques

Qualifications Souhaitées

Expérience des modèles