Quantum Computing Research Remote Jobs in Virginia

26WD97132, Principal Machine Learning Engineer, ML Platform and Systems Architecture

French translation to follow!/Traduction francaise a 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

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

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26WD97132, Ingenieur principal en apprentissage automatique, Architecture des plateformes et des systemes d'apprentissage automatique

Presentation du poste

Le travail que nous accomplissons chez Autodesk touche pratiquement chaque habitant de la planete. En creant des outils logiciels destines a la conception de batiments, de machines et meme des films les plus recents, nous influencons et donnons les moyens a certaines des personnes les plus creatives au monde de resoudre des problemes qui comptent.

Autodesk recherche un ingenieur principal en apprentissage automatique, architecture de plateformes et de systemes ML, pour diriger la conception et l'evolution de plateformes d'apprentissage automatique a grande echelle. A ce poste, vous serez responsable d'initiatives techniques a fort impact couvrant l'infrastructure ML, les systemes de donnees, les outils de gestion du cycle de vie des modeles et l'architecture de production. Vous travaillerez en etroite collaboration avec les chercheurs, les equipes produit et la direction technique pour construire les systemes qui transforment l'apprentissage automatique avance en experiences produit fiables et evolutives. Il s'agit d'un poste de direction technique senior destine a un ingenieur excellant dans l'architecture systeme, le calcul distribue et la reflexion sur les plateformes de bout en bout. Vous contribuerez a definir l'orientation technique des systemes d'apprentissage automatique et piloterez la mise en uvre d'initiatives ambigues, transversales et a forte valeur ajoutee. Ce poste est entierement compatible avec le teletravail, les membres de l'equipe etant repartis aux Etats-Unis et au Canada.

Lieu : Etats-Unis ou Canada (teletravail)

Responsabilites

• Diriger l'architecture et la mise en uvre des principales fonctionnalites de la plateforme d'apprentissage automatique (ML) en matiere de formation, d'evaluation, de deploiement et d'observabilite

• Concevoir des systemes evolutifs pour la formation distribuee, le traitement des donnees, la gestion du cycle de vie des caracteristiques et des modeles, ainsi que l'inference en production

• Assumer la responsabilite des resultats techniques au niveau de la plateforme, de la conception au deploiement, en passant par l'exploitation et l'amelioration continue

• Piloter la conception et la mise a l'echelle de pipelines de donnees pour des ensembles de donnees techniques structures et semi-structures a grande echelle

• Diriger l'architecture des systemes de traitement et d'orchestration de donnees distribues tels que Ray, Airflow, Spark ou des plateformes similaires

• Mettre en place des pratiques rigoureuses en matiere de tracabilite des donnees, de provenance, de gouvernance et d'utilisation responsable des donnees dans les systemes d'apprentissage automatique

• Guider la conception du deploiement des modeles, des services d'inference, de la surveillance et de l'observabilite pour les charges de travail d'apprentissage automatique en production

• Contribuer au developpement de representations pretes pour l'apprentissage automatique pour les donnees geometriques, graphiques, hierarchiques ou multimodales

• Clarifier les problematiques ambigues, definir des approches de solution et diriger la mise en uvre en collaboration avec plusieurs ingenieurs et equipes

• Etablir et ameliorer les normes d'ingenierie, les pratiques operationnelles et les modeles architecturaux pour les systemes d'apprentissage automatique

• Diriger la gestion des incidents pour les problemes critiques de la plateforme et piloter des ameliorations durables en matiere de sante et de maintenabilite du systeme

• Encadrer les ingenieurs et agir comme un multiplicateur de force par le biais du leadership en conception, du coaching et des revues techniques

• Communiquer clairement la strategie technique, les compromis et les plans d'execution aux parties prenantes techniques et non techniques

Qualifications minimales

• Licence ou master en informatique, ingenierie ou dans un domaine connexe, ou experience professionnelle equivalente

• Generalement 6 a 8 ans d'experience professionnelle en genie logiciel, infrastructure ML, systemes distribues ou ingenierie de plateformes, y compris une experience dans la direction de la conception et de la mise en uvre de systemes techniques complexes

• Experience approfondie en architecture logicielle, systemes distribues, plateformes de donnees a grande echelle ou infrastructure ML

• Maitrise approfondie de Python et solide connaissance des pratiques d'ingenierie logicielle en production

• Experience dans la direction d'initiatives techniques complexes impliquant plusieurs ingenieurs ou des equipes interfonctionnelles

• Solide experience des pipelines de donnees a grande echelle, du traitement distribue des donnees et des architectures de plateformes cloud-native

• Experience du deploiement de modeles, des systemes d'inference et de l'observabilite en production

• Capacite averee a prendre des decisions architecturales qui concilient performances, evolutivite, fiabilite et cout

• Solides competences en communication et en gestion des parties prenantes

Qualifications souhaitees

• Experience dans la mise en place de capacites de gouvernance des donnees, de tracabilite et de provenance pour les plateformes d'apprentissage automatique

• Experience dans la creation de representations pretes pour l'apprentissage automatique pour les donnees geometriques, graphiques, hierarchiques ou multimodales

• Experience approfondie des frameworks d'apprentissage automatique distribues et des infrastructures de formation a grande echelle

• Experience avec Kubernetes, les systemes d'orchestration de workflows et les outils modernes des plateformes d'apprentissage automatique

• Experience dans la gestion des incidents en production, les revues de services, les pratiques de resilience et la preparation operationnelle

• Connaissance des donnees AEC, des workflows de conception computationnelle, des ecosystemes BIM/CAO ou des produits Autodesk

Le candidat ideal

• Est un architecte chevronne et un ingenieur de terrain

• Apporte clarte et dynamisme dans des contextes ambigus

• Pense a l'echelle de la plateforme et agit avec une forte conscience des produits et des enjeux commerciaux

• Releve le niveau d'exigence en matiere d'ingenierie pour la conception des systemes, la qualite et l'excellence operationnelle

• Instaure la confiance grace a ses connaissances techniques approfondies, son jugement serein et son leadership en matiere d'execution

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