Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows.

26WD100499, 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 Developer 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

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

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

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

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

Work closely with data developers to ensure efficient data pipelines for model training and validation

Implement version control systems for machine learning models and contribute to model governance practices

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

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

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

Play a key role in identifying and resolving operational issues, contributing to incident response and system recovery

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Minimum Qualifications

BS or MS in Computer Science, or related field

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

Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible

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

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

Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational process

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

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

Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data developers, software developers, and researchers

Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

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

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

Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes

Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management

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

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26WD100499, Développeur senior en opérations d'apprentissage automatique : plateforme IA/ML

Aperçu du Poste

Autodesk, leader mondial des logiciels de conception 3D, d’ingénierie, de fabrication et de divertissement, recherche un développeur MLOps expérimenté pour rejoindre notre équipe chargée de la plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour garantir la mise en œuvre sans heurts des modèles d’apprentissage automatique et l’efficacité globale de notre plateforme IA/ML 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 les équipes de recherche et d’ingénierie produit issues de divers domaines, notamment la conception, la construction, la fabrication, ainsi que les médias et le divertissement, afin de soutenir les opérations de la plateforme.

Responsabilités

Assurer l’excellence opérationnelle de notre plateforme IA/ML en mettant en œuvre et en optimisant les pratiques MLOps

Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles d’apprentissage automatique, en garantissant des transitions fluides du développement à la production

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

Développer et maintenir des systèmes robustes de surveillance et de journalisation afin de suivre les performances des modèles, l’état de santé du système et l’efficacité globale de la plateforme

Travailler en étroite collaboration avec les développeurs de données pour garantir l’efficacité des pipelines de données destinés à l’entraînement et à la validation 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

Contribuer à la mise en œuvre de pratiques solides de gouvernance des modèles, de systèmes de contrôle de version et au respect des normes de conformité. Respecter la confidentialité des données et les considérations éthiques, afin de renforcer la confiance dans nos solutions d’IA/ML

Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et les normes de conformité dans tous les aspects du MLOps, en garantissant la confidentialité des données et la sécurité de la plateforme

Identifier les opportunités d’automatisation et d’optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie global du MLOps

Jouer un rôle clé dans l’identification et la résolution des problèmes opérationnels, en contribuant à la gestion des incidents et à la reprise du système

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Qualifications Minimales

Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe

Au moins 5 ans d’expérience pratique en DevOps et MLOps, avec une spécialisation dans le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production

Maîtrise de la mise en œuvre des pratiques « Infrastructure as Code » à l’aide d’outils tels que Terraform ou Ansible

Solide expertise en technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l’orchestration et la mise à l’échelle des charges de travail d’apprentissage automatique

Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d’apprentissage automatique

Solides compétences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l’automatisation des processus opérationnels

Maîtrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systèmes et des modèles

Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité en MLOps, notamment le c