Senior Machine Learning Operations Developer, Inference, AI/ML Platform

Идентификатор вакансии № 26WD101354

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

Старший разработчик MLOps, Inference, AI/ML Platform

Обзор должности Autodesk, мировой лидер в области программного обеспечения для 3D-дизайна, инжиниринга, производства и развлечений, ищет опытного старшего разработчика MLOps, который присоединится к нашей команде AI/ML Platform. Эта роль имеет ключевое значение для обеспечения бесперебойной операционной деятельности моделей машинного обучения и общей эффективности нашей платформы AI/ML нового поколения, используемой при разработке решений для машинного обучения и генеративного ИИ, которые обеспечивают работу набора продуктов и услуг Autodesk. Вы будете сотрудничать с исследователями и инженерами продукта из различных областей, включая дизайн, строительство, производство, а также медиа и развлечения, для поддержки операционной деятельности платформы.

Обязанности

• Обеспечение операционной превосходства нашей платформы AI/ML путем внедрения и оптимизации практик MLOps
• Проектирование и внедрение автоматизированных конвейеров развертывания для моделей машинного обучения, обеспечивая бесшовные переходы от разработки к производству
• Сотрудничество с кросс-функциональными командами для проектирования, внедрения и поддержания масштабируемой инфраструктуры для обучения моделей, инференса и обработки данных
• Разработка и поддержка надежных систем мониторинга и логирования для отслеживания производительности моделей, состояния системы и общей эффективности платформы
• Тесное сотрудничество с разработчиками данных для обеспечения эффективности конвейеров данных для обучения и валидации моделей
• Внедрение систем контроля версий для моделей машинного обучения и участие в практиках управления моделями
• Участие во внедрении надежных практик управления моделями, систем контроля версий и соблюдении стандартов соответствия. Соблюдение конфиденциальности данных и этических соображений, укрепление доверия к нашим решениям AI/ML
• Обеспечение соблюдения лучших практик безопасности и стандартов соответствия во всех аспектах MLOps, гарантируя конфиденциальность данных и безопасность платформы
• Определение возможностей для автоматизации процессов, оптимизации и внедрения стратегий для улучшения общего жизненного цикла MLOps
• Играть ключевую роль в выявлении и решении операционных проблем, участвуя в реагировании на инциденты и восстановлении системы

Минимальные требования

• Бакалавр или магистр в области компьютерных наук или смежной области
• Более 5 лет практического опыта в DevOps и MLOps, с упором на развертывание и управление моделями машинного обучения в производственных средах
• Владение практиками "Infrastructure as Code" с использованием таких инструментов, как Terraform или Ansible
• Глубокие знания технологий контейнеризации (Docker, Kubernetes) для оркестрации и масштабирования рабочих нагрузок машинного обучения
• Подтвержденный опыт настройки и управления конвейерами непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD) для проектов машинного обучения
• Отличные навыки написания скриптов на Python, Bash или аналогичных языках для автоматизации операционных процессов
• Знакомство с инструментами мониторинга и логирования (например, Prometheus, Grafana, ELK Stack) для отслеживания производительности системы и моделей
• Понимание лучших практик безопасности в MLOps, включая шифрование данных, контроль доступа и стандарты соответствия
• Отличные навыки сотрудничества и коммуникации, эффективная работа с кросс-функциональными командами, включая разработчиков данных, разработчиков программного обеспечения и исследователей
• Доказанная способность своевременно устранять сложные операционные проблемы

Предпочтительные квалификации

• Опыт работы с облачными платформами, особенно AWS или Azure, для развертывания и управления инфраструктурой машинного обучения
• Знакомство с базами данных и решениями для хранения данных, обычно используемыми в MLOps, такими как SQL, NoSQL или data lakes
• Знакомство с популярными фреймворками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch) и их интеграцией в процессы MLOps
• Предыдущий опыт работы с инструментами совместной работы, такими как Git для контроля версий и Jira для управления проектами
• Знакомство с методологиями Agile разработки и работой в итеративной, совместной среде

Développeur senior en opérations d'apprentissage automatique, inférence, 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 senior expérimenté pour rejoindre notre équipe chargée de la plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour garantir la mise en œuvre fluide 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 de surveillance et de journalisation robustes pour suivre les performances des modèles, l'état 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 pour l'entraînement et 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 robustes 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, en renforçant la confiance dans nos solutions d'IA/ML
• Appliquer les meilleures pratiques 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
• Identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie global des 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

Qualifications minimales

• Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe
• Plus de 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 d’« 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 du système et des modèles
• Maîtrise des meilleures pratiques en matière de sécurité dans le domaine MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les normes de conformité
• Excellentes compétences en matière de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles comprenant des développeurs de données, des développeurs logiciels et des chercheurs
• Capacité avérée à diagnostiquer et à résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes

Qualifications souhaitées

• 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 et des solutions de stockage de données couramment utilisées en MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données
• Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
• Expérience préalable avec des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet
• Connaissance des méthodologies de développement Agile et du travail dans un environnement itératif et collaboratif

Salary transparency Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. For Canada based roles, we expect a starting base salary between $123,000 and $180,400. 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.

In-Person Onboarding and Identity Verification This role may require in-person onboarding and/or in-person ID verification.