Job Requisition ID #
26WD97132
26WD97132, Principal Machine Learning Engineer, ML Platform and Systems Architecture
French translation to follow!/Traduction française à suivre!
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.
Autodesk is looking for a Principal ML Engineer, ML Platform and Systems Architecture to lead the design and evolution of large-scale machine learning platforms. In this role, you will own high-impact technical initiatives that span ML infrastructure,data systems, model lifecycle tooling, and production architecture. You will work closely with researchers, product teams, andengineering leadership to build the systems that bring advanced machine learning into reliable, scalable product experiences.This is a senior technical leadership role for an engineer who excels at system architecture, distributed computing, and end-to-end platform thinking. You will help define the technical direction for ML systems and drive execution across ambiguous, cross-functional, high-value initiatives.This role is fully remote-friendly, with team members distributed across the US and Canada.
Location: US or Canada Remote
Responsibilities
Lead architecture and delivery for major ML platform capabilities across training, evaluation, deployment, and observability
Design scalable systems for distributed training, data processing, feature and model lifecycle management, and production inference
Own platform-level technical outcomes from design through deployment, operations, and continuous improvement
Drive the design and scaling of data pipelines for large-scale structured and semi-structured technical datasets
Lead architecture for distributed data processing and orchestration systems such as Ray, Airflow, Spark, or similar platforms
Establish strong practices for data lineage, provenance, governance, and responsible data usage in ML systems
Guide the design of model deployment, inference services, monitoring, and observability for production ML workloads
Contribute to the development of ML-ready representations for geometry, graph, hierarchical, or multimodal data
Clarify ambiguous problem spaces, define solution approaches, and lead execution across multiple engineers and teams
Establish and improve engineering standards, operational practices, and architectural patterns for ML systems
Lead incident response for critical platform issues and drive lasting improvements across system health and supportability
Mentor engineers and act as a force multiplier through design leadership, coaching, and technical reviews
Communicate technical strategy, tradeoffs, and execution plans clearly to technical and non-technical stakeholders
Minimum Qualifications
Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or a related field, or equivalent industry experience
Typically 6 to 8 years of industry experience in software engineering, ML infrastructure, distributed systems, or platform engineering, including experience leading design and delivery of complex technical systems
Deep experience in software architecture, distributed systems, large-scale data platforms, or ML infrastructure
Strong proficiency in Python and strong command of production software engineering practices
Experience leading complex technical initiatives that span multiple engineers or cross-functional teams
Strong experience with large-scale data pipelines, distributed data processing, and cloud-native platform architectures
Experience with model deployment, inference systems, and production observability
Demonstrated ability to make architecture decisions that balance performance, scalability, reliability, and cost
Strong communication and stakeholder management skills
Preferred Qualifications
Experience building data governance, lineage, and provenance capabilities for ML platforms
Experience building ML-ready representations for geometry, graph, hierarchical, or multimodal data
Deep experience with distributed ML frameworks and large-scale training infrastructure
Experience with Kubernetes, workflow orchestration systems, and modern ML platform tooling
Experience with production incident leadership, service reviews, resiliency practices, and operational readiness
Familiarity with AEC data, computational design workflows, BIM/CAD ecosystems, or Autodesk products
The Ideal Candidate
Is a strong architect and hands-on engineer
Drives clarity and momentum in ambiguous spaces
Thinks at platform level and acts with strong product and business awareness
Raises the engineering bar for system design, quality, and operational excellence
Builds trust through technical depth, calm judgment, and execution leadership
26WD97132, Ingénieur principal en apprentissage automatique, Architecture des plateformes et des systèmes d'apprentissage automatique
Présentation 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 et même des films les plus récents, nous influençons et donnons les moyens à certaines des personnes les plus créatives au monde de résoudre des problèmes qui comptent.
Autodesk recherche un ingénieur principal en apprentissage automatique, architecture de plateformes et de systèmes ML, pour diriger la conception et l'évolution de plateformes d'apprentissage automatique à grande échelle. À ce poste, vous serez responsable d'initiatives techniques à fort impact couvrant l'infrastructure ML, les systèmes de données, les outils de gestion du cycle de vie des modèles et l'architecture de production. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les chercheurs, les équipes produit et la direction technique pour construire les systèmes qui transforment l'apprentissage automatique avancé en expériences produit fiables et évolutives. Il s'agit d'un poste de direction technique senior destiné à un ingénieur excellant dans l'architecture système, le calcul distribué et la réflexion sur les plateformes de bout en bout. Vous contribuerez à définir l'orientation technique des systèmes d'apprentissage automatique et piloterez la mise en œuvre d'initiatives ambiguës, transversales et à forte valeur ajoutée. Ce poste est entièrement compatible avec le télétravail, les membres de l'équipe étant répartis aux États-Unis et au Canada.
Lieu : États-Unis ou Canada (télétravail)
Responsabilités
Diriger l'architecture et la mise en œuvre des principales fonctionnalités de la plateforme d'apprentissage automatique (ML) en matière de formation, d'évaluation, de déploiement et d'observabilité
Concevoir des systèmes évolutifs pour la formation distribuée, le traitement des données, la gestion du cycle de vie des caractéristiques et des modèles, ainsi que l'inférence en production
Assumer la responsabilité des résultats techniques au niveau de la plateforme, de la conception au déploiement, en passant par l'exploitation et l'amélioration continue
Piloter la conception et la mise à l'échelle de pipelines de données pour des ensembles de données techniques structurés et semi-structurés à grande échelle
Diriger l'architecture des systèmes de traitement et d'orchestration de données distribués tels que Ray, Airflow, Spark ou des plateformes similaires
Mettre en place des pratiques rigoureuses en matière de traçabilité des données, de provenance, de gouvernance et d'utilisation responsable des données dans les systèmes d'apprentissage automatique
Guider la conception du déploiement des modèles, des services d'inférence, de la surveillance et de l'observabilité pour les charges de travail d'apprentissage automatique en production
Contribuer au développement de représentations prêtes pour l'apprentissage automatique pour les données géométriques, graphiques, hiérarchiques ou multimodales
Clarifier les problématiques ambiguës, définir des approches de solution et diriger la mise en œuvre en collaboration avec plusieurs ingénieurs et équipes
Établir et améliorer les normes d'ingénierie, les pratiques opérationnelles et les modèles architecturaux pour les systèmes d'apprentissage automatique
Diriger la gestion des incidents pour les problèmes critiques de la plateforme et piloter des améliorations durables en matière de santé et de maintenabilité du système
Encadrer les ingénieurs et agir comme un multiplicateur de force par le biais du leadership en conception, du coaching et des revues techniques
Communiquer clairement la stratégie technique, les compromis et les plans d'exécution aux parties prenantes techniques et non techniques
Qualifications minimales
Licence ou master en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente
Généralement 6 à 8 ans d’expérience professionnelle en génie logiciel, infrastructure ML, systèmes distribués ou ingénierie de plateformes, y compris une expérience dans la direction de la conception et de la mise en œuvre de systèmes techniques complexes
Expérience approfondie en architecture logicielle, systèmes distribués, plateformes de données à grande échelle ou infrastructure ML
Maîtrise approfondie de Python et solide connaissance des pratiques d’ingénierie logicielle en production
Expérience dans la direction d'initiatives techniques complexes impliquant plusieurs ingénieurs ou des équipes interfonctionnelles
Solide expérience des pipelines de données à grande échelle, du traitement distribué des données et des architectures de plateformes cloud-native
Expérience du déploiement de modèles, des systèmes d'inférence et de l'observabilité en production
Capacité avérée à prendre des décisions architecturales qui concilient performances, évolutivité, fiabilité et coût
Solides compétences en communication et en gestion des parties prenantes
Qualifications souhaitées
Expérience dans la mise en place de capacités de gouvernance des données, de traçabilité et de provenance pour les plateformes d'apprentissage automatique
Expérience dans la création de représentations prêtes pour l'apprentissage automatique pour les données géométriques, graphiques, hiérarchiques ou multimodales
Expérience approfondie des frameworks d'apprentissage automatique distribués et des infrastructures de formation à grande échelle
Expérience avec Kubernetes, les systèmes d'orchestration de workflows et les outils modernes des plateformes d'apprentissage automatique
Expérience dans la gestion des incidents en production, les revues de services, les pratiques de résilience et la préparation opérationnelle
Connaissance des données AEC, des workflows de conception computationnelle, des écosystèmes BIM/CAO ou des produits Autodesk
Le candidat idéal
Est un architecte chevronné et un ingénieur de terrain
Apporte clarté et dynamisme dans des contextes ambigus
Pense à l’échelle de la plateforme et agit avec une forte conscience des produits et des enjeux commerciaux
Relève le niveau d’exigence en matière d’ingénierie pour la conception des systèmes, la qualité et l’excellence opérationnelle
Instaure la confiance grâce à ses connaissances techniques approfondies, son jugement serein et son leadership en matière d’exécution
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About Autodesk
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Benefits
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Salary transparency
Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. For U.S.-based roles, we expect a starting base salary between $152,000 and $272,250. Offers are based on the candidate’s experience and geographic location, and may exceed this range. In addition to base salaries, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package.
Equal Employment Opportunity
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.
Diversity & Belonging
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