Machine Learning Research Intern Jobs in British Columbia

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

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, Developpeur senior en operations d'apprentissage automatique : plateforme IA/ML

Apercu du Poste

Autodesk, leader mondial des logiciels de conception 3D, d'ingenierie, de fabrication et de divertissement, recherche un developpeur MLOps experimente pour rejoindre notre equipe chargee de la plateforme IA/ML. Ce poste est essentiel pour garantir la mise en uvre sans heurts des modeles d'apprentissage automatique et l'efficacite globale de notre plateforme IA/ML 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 les equipes de recherche et d'ingenierie produit issues de divers domaines, notamment la conception, la construction, la fabrication, ainsi que les medias et le divertissement, afin de soutenir les operations de la plateforme.

Responsabilites

• Assurer l'excellence operationnelle de notre plateforme IA/ML en mettant en uvre et en optimisant les pratiques MLOps

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

• 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

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

• Travailler en etroite collaboration avec les developpeurs de donnees pour garantir l'efficacite des pipelines de donnees destines a l'entrainement et a la validation 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

• Contribuer a la mise en uvre de pratiques solides de gouvernance des modeles, de systemes de controle de version et au respect des normes de conformite. Respecter la confidentialite des donnees et les considerations ethiques, afin de renforcer la confiance dans nos solutions d'IA/ML

• Appliquer les meilleures pratiques de securite et les normes de conformite dans tous les aspects du MLOps, en garantissant la confidentialite des donnees et la securite de la plateforme

• Identifier les opportunites d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en uvre des strategies visant a ameliorer le cycle de vie global du MLOps

• Jouer un role cle dans l'identification et la resolution des problemes operationnels, en contribuant a la gestion des incidents et a la reprise du systeme

Qualifications Minimales

• Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe

• Au moins 5 ans d'experience pratique en DevOps et MLOps, avec une specialisation dans le deploiement et la gestion de modeles d'apprentissage automatique dans des environnements de production

• Maitrise de la mise en uvre des pratiques Infrastructure as Code a l'aide d'outils tels que Terraform ou Ansible

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

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

• Solides competences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l'automatisation des processus operationnels

• Maitrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances des systemes et des modeles

• Maitrise des bonnes pratiques de securite en MLOps, notamment le chiffrement des donnees, les controles d'acces et les normes de conformite

• Excellentes competences en matiere de collaboration et de communication, capacite a travailler efficacement au sein d'equipes pluridisciplinaires comprenant des developpeurs de donnees, des developpeurs logiciels et des chercheurs

• Capacite averee a diagnostiquer et resoudre rapidement des problemes operationnels complexes

Qualifications Souhaitees

• Experience avec les plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le deploiement et la gestion d'infrastructures d'apprentissage automatique

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

• Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur integration dans les processus MLOps

• Experience prealable avec des outils de collaboration tels que Git pour le controle de version et Jira pour la gestion de projet

• Connaissance des methodologies de developpement Agile et capacite a travailler dans un environnement iteratif et collaboratif