Logging Processor Jobs in Quebec (NOW HIRING)

Senior Machine Learning Operations Developer: AI/ML Platform

Location: Canada. Open to Toronto, Montreal, Vancouver or Remote Canada

French translation to follow!/Traduction francaise a suivre!

About Autodesk
Autodesk makes software for people who make things. We are a global leader in 3D design, engineering, manufacturing, and entertainment software. Our customers use Autodesk software to design and make the physical and virtual worlds that we live in. If you've ever driven a high-performance car, admired a towering skyscraper, used a smartphone, or watched a great film or played an immersive game, chances are you've experienced what millions of Autodesk customers are doing with our software.

Position Overview

Autodesk, a global leader in 3D design, engineering, manufacturing, and entertainment software, is seeking a skilled MLOps Engineer 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

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

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

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

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

• Collaboration with Data Engineers: Work closely with data engineers to ensure efficient data pipelines for model training and validation

• Version Control and Model Governance: Implement version control systems for machine learning models and contribute to model governance practices

• Governance and Trust: 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

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

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

• Troubleshooting and Incident Response: Play a key role in identifying and resolving operational issues, contributing to incident response and system recovery

Minimum Qualifications

• Educational Background: BS or MS in Computer Science, or related field

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

• Infrastructure as Code (IaC): Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible

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

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

• Scripting and Automation: Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational processe

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

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

• Collaboration Skills: Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data engineers, software developers, and researchers

• Problem-solving Skills: Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

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

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

• Machine Learning Frameworks: Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes

• Collaboration Tools: Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management

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

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Machine Learning Operations Developpeur : Plateforme IA/ML

A propos d'Autodesk

Autodesk cree des logiciels pour les createurs. Nous sommes un leader mondial des logiciels de conception 3D, d'ingenierie, de fabrication et de divertissement. Nos clients utilisent les logiciels Autodesk pour concevoir et creer les mondes physiques et virtuels dans lesquels nous vivons. Si vous avez deja conduit une voiture de haute performance, admire un gratte-ciel imposant, utilise un smartphone, regarde un grand film ou joue a un jeu immersif, il y a de fortes chances que vous ayez fait l'experience de ce que des millions de clients d'Autodesk font avec nos logiciels.

Description du poste

Autodesk, leader mondial des logiciels de conception, d'ingenierie, de fabrication et de divertissement en 3D, recherche un ingenieur MLOps qualifie pour rejoindre son equipe Plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour assurer la mise en uvre harmonieuse des modeles d'apprentissage automatique et l'efficacite globale de notre plateforme IA/AA de nouvelle generation utilisee dans le developpement de solutions d'apprentissage automatique et d'IA generative qui alimentent la suite de produits et services d'Autodesk. Vous collaborerez avec la recherche et l'ingenierie de produits de divers domaines, notamment la conception, la construction, la fabrication et les medias et divertissements, pour soutenir les operations de la plateforme.

Responsabilites

• Efficacite operationnelle: Favoriser l'excellence operationnelle de notre plateforme d'IA/ML en mettant en uvre et en optimisant les pratiques MLOps.

• Automatisation du deploiement : Concevoir et mettre en uvre des pipelines de deploiement automatises pour les modeles d'apprentissage automatique, en assurant des transitions fluides du developpement a la production.

• Infrastructure evolutive: Collaborer avec des equipes interfonctionnelles pour concevoir, mettre en uvre et maintenir une infrastructure evolutive pour l'entrainement des modeles, l'inference et le traitement des donnees.

• Surveillance et journalisation: Developper et maintenir des systemes de surveillance et de journalisation robustes pour suivre les performances des modeles, la sante du systeme et l'efficacite globale de la plateforme.

• Collaboration avec les ingenieurs de donnees: travailler en etroite collaboration avec les ingenieurs de donnees pour garantir des pipelines de donnees efficaces pour l'entrainement et la validation des modeles

• Controle de version et gouvernance des modeles: mettre en uvre des systemes de controle de version pour les modeles d'apprentissage automatique et contribuer aux pratiques de gouvernance des modeles

• Gouvernance et confiance: contribuer a la mise en uvre de pratiques robustes de gouvernance des modeles, de systemes de controle de version et de respect des normes de conformite. Respecter la confidentialite des donnees et les considerations ethiques, en favorisant la confiance dans nos solutions d'IA/AA

• Securite et conformite: appliquer les meilleures pratiques en matiere de securite et les normes de conformite dans tous les aspects des MLOps, en garantissant la confidentialite des donnees et la securite de la plateforme

• Amelioration continue: identifier les possibilites d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en uvre des strategies pour ameliorer le cycle de vie global des MLOps

• Depannage et reponse aux incidents: jouer un role cle dans l'identification et la resolution des problemes operationnels, en contribuant a la reponse aux incidents et a la recuperation du systeme

Qualifications minimales

• Formation: licence ou master en informatique, ou dans un domaine connexe

• MLOps Experience: plus de 5 ans d'experience pratique en DevOps et MLOps, avec un accent sur le deploiement et la gestion de modeles d'apprentissage automatique dans des environnements de production

• Infrastructure as Code (IaC): maitrise de la mise en uvre des pratiques d'infrastructure as code a l'aide d'outils tels que Terraform ou Ansible

• Conteneurisation: solide expertise des technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l'orchestration et la mise a l'echelle des charges de travail d'apprentissage automatique

• CI/CD: Experience averee dans la mise en place et la gestion de pipelines d'integration et de deploiement continus (CI/CD) pour des projets d'apprentissage automatique

• Scripting et automatisation: Solides competences en scripting en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l'automatisation des processus operationnels

• Outils de surveillance: Familiarite avec les outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systemes et des modeles

• Sensibilisation a la securite: comprehension des meilleures pratiques en matiere de securite dans le domaine des MLOps, notamment le cryptage des donnees, les controles d'acces et les normes de conformite

• Capacites de collaboration: excellentes capacites de collaboration et de communication, capacite a travailler efficacement avec des equipes interfonctionnelles comprenant des ingenieurs de donnees, des developpeurs de logiciels et des chercheurs

• Capacites de resolution de problemes: capacite averee a depanner et a resoudre des questions operationnelles complexes en temps utile

Qualifications preferees

• Experience du cloud: experience des plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le deploiement et la gestion d'infrastructures d'apprentissage automatique

• Connaissance des bases de donnees: familiarite avec les bases de donnees et les solutions de stockage de donnees couramment utilisees dans les MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de donnees

• Cadres d'apprentissage automatique: exposition aux cadres d'apprentissage automatique populaires (TensorFlow, PyTorch) et a leur integration dans les processus MLOps

• Outils de collaboration: experience prealable des outils de collaboration tels que Git pour le controle de version et Jira pour la gestion de projet

• Methodologie Agile: familiarite avec les methodologies de developpement Agile et le travail dans un environnement iteratif et collaboratif

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About Autodesk

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