Principal Research Developer: AEC Data - Generative AI

Minimum Qualifications

• MSc or PhD in Computer Science, Engineering, or a related field

• 5–8+ years of experience in Machine Learning, Engineering, or related fields

• Proven technical leadership, including leading complex projects and influencing technical direction in cross-functional teams

• Strong experience in geometric data modeling and processing, including complex 2D/3D representations, computational geometry, and data architectures

• Familiarity with machine learning concepts and frameworks and how data is represented for training

• Proficiency in Python and strong software deverlopment practices

• Ability to translate research ideas into production-grade systems

• Excellent communication skills with ability to influence and guide technical decisions

• Background in Architecture, Engineering, or Construction (AEC)

Preferred Qualifications

• Experience with AEC data formats and workflows (e.g., BIM, IFC, CAD, or civil infrastructure design models)

• Exposure to AEC, infrastructure, or reality capture workflows and related platforms such as Autodesk Civil 3D, InfraWorks, ReCap, or similar systems is a plus

• Experience delivering production ML or data systems

• Strong foundations in core computer science (data structures, algorithms, systems, and scalability)

• Understanding of deep learning architectures (CNNs, Transformers) and familiarity with frameworks such as PyTorch

• Experience building scalable data or ML pipelines in cloud environments (e.g., AWS, SageMaker)

• Experience mentoring senior engineers or leading small technical teams

• Track record of driving technical innovation and engineering best practices

The Ideal Candidate

• You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) and infrastructure customers by applying machine learning techniques

• You are comfortable working in newly forming ambiguous areas where learning and adaptability are key skills

• You easily collaborate with others and are comfortable with minimal direction

• You are constantly striving to learn new technologies and methodologies

• You seek new ways to solve hard problems

• You are unafraid to put your ideas out there and fail fast

26WD94877, Développeur principal de recherche : Données AEC - IA générative

Présentation du poste

Autodesk est à la pointe de la transformation du secteur AEC, en intégrant la technologie IA à ses produits. Nous enrichissons nos applications de fonctionnalités natives du cloud, notamment la gestion de données à grande échelle, l'edge computing, les solutions basées sur l'IA, ainsi que la modélisation et les graphismes 3D avancés. Cette innovation s'étend à l'ensemble de nos produits phares — AutoCAD, Revit et Construction Cloud — ainsi qu'à Forma, notre nouveau Industry Cloud.

En tant que développeur principal de recherche au sein de l'équipe Solutions AEC, vous rejoindrez une équipe de technologues pour aider à créer des modèles de base et des outils d'IA générative destinés au secteur AEC. Vous travaillerez en collaboration pour créer et interpréter des données de conception susceptibles d'améliorer les workflows de conception et d'ingénierie.

Supérieur hiérarchique: Vous rendrez compte au responsable de l’apprentissage automatique au sein de l’équipe Solutions AEC (Architecture, Ingénierie et Construction).

Lieu: Nous encourageons le travail hybride, et vous travaillerez à proximité de nos bureaux de Boston, dans le Massachusetts, ou de Toronto, au Canada.

Responsabilités

• Collaborer avec d’autres développeurs et scientifiques pour développer des pipelines de données évolutifs pour diverses sources de données AEC utilisées dans les systèmes d’apprentissage automatique en production, y compris les données BIM, CAO et de conception d’infrastructures

• Travailler avec des ensembles de données multimodaux à grande échelle, comprenant notamment des données textuelles et géométriques, afin de concevoir des méthodes novatrices de prétraitement, d’augmentation, d’analyse et de compréhension du contenu

• Transformer des données AEC et d’infrastructure non structurées en représentations adaptées à l’apprentissage automatique

• Diriger la collaboration interfonctionnelle avec les chercheurs et développeurs en apprentissage automatique afin d’aligner les formats de données sur la formation en aval et le réglage fin des modèles de langage (LLM)

• Appliquer des techniques de déduplication, de normalisation et de validation pour garantir des données de haute qualité dans les environnements de production

• Concevoir et optimiser des pipelines pour garantir l'évolutivité, la reproductibilité et le déploiement dans le cloud

• Encadrer les développeurs juniors et fournir des conseils techniques sur les défis liés aux données complexes

• Piloter la prise de décision technique et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l'équipe

• Réaliser des analyses des besoins avec les parties prenantes de haut niveau, en veillant à ce que les solutions techniques répondent à la fois aux objectifs immédiats du projet et aux objectifs de recherche à long terme

• Communiquer les résultats et les connaissances techniques par le biais d'analyses quantitatives, de visualisations et d'une documentation claire

• Contribuer à des workflows agiles, en garantissant flexibilité et réactivité face à l'évolution des besoins du projet

• Participer à la planification technique et à l’élaboration de la feuille de route

Qualifications minimales

• Master ou doctorat en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe

• 5 à 8 ans d’expérience ou plus en apprentissage automatique, en ingénierie ou dans des domaines connexes

• Compétences avérées en leadership technique, notamment dans la direction de projets complexes et l’orientation technique au sein d’équipes interfonctionnelles

• Solide expérience en modélisation et traitement de données géométriques, y compris les représentations 2D/3D complexes, la géométrie computationnelle et les architectures de données

• Connaissance des concepts et des frameworks d’apprentissage automatique, ainsi que de la manière dont les données sont représentées pour l’entraînement

• Maîtrise de Python et solides pratiques de développement logiciel

• Capacité à traduire des idées de recherche en systèmes prêts pour la production

• Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’influencer et d’orienter les décisions techniques

• Expérience dans le domaine de l’architecture, de l’ingénierie ou de la construction (AEC)

Qualifications souhaitées

• Expérience des formats de données et des flux de travail AEC (par exemple, BIM, IFC, CAO ou modèles de conception d’infrastructures civiles)

• Une expérience des flux de travail AEC, d’infrastructure ou de capture de la réalité, ainsi que des plateformes associées telles qu’Autodesk Civil 3D, InfraWorks, ReCap ou des systèmes similaires, est un atout

• Expérience dans la mise en œuvre de systèmes de ML ou de données en production

• Solides bases en informatique fondamentale (structures de données, algorithmes, systèmes et évolutivité)

• Compréhension des architectures d'apprentissage profond (CNN, Transformers) et familiarité avec des frameworks tels que PyTorch

• Expérience dans la mise en place de pipelines de données ou d'apprentissage automatique évolutifs dans des environnements cloud (par exemple, AWS, SageMaker)

• Expérience dans le mentorat d'ingénieurs seniors ou la direction de petites équipes techniques

• Expérience avérée dans la promotion de l'innovation technique et des meilleures pratiques d'ingénierie

Le candidat idéal

• Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients des secteurs de l'AEC (architecture, ingénierie et construction) et des infrastructures en appliquant des techniques d'apprentissage automatique

• Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines émergents et flous où l'apprentissage et l'adaptabilité sont des compétences clés

• Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise avec un minimum de directives

• Vous vous efforcez constamment d'apprendre de nouvelles technologies et méthodologies

• Vous recherchez de nouvelles façons de résoudre des problèmes complexes

• Vous n'avez pas peur de proposer vos idées et d'échouer rapidement

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