Conversion US P2 Data Developer

at  Autodesk

Job Requisition ID #
24WD82787
24WD82787, Conversion US P2 Développeur dedonnées
Développeur de données @ Autodesk
En tant que leader mondial des logiciels de conception 3D, d’ingénierie et de divertissement, Autodesk aide les gens à imaginer, concevoir et créer un monde meilleur. Autodesk accélère l’amélioration de la conception grâce à une expérience inégalée et à un large portefeuille de logiciels, donnant aux clients le pouvoir de résoudre leurs problèmes de conception, d’affaires et d’environnement. Outre les designers, les architectes, les ingénieurs et les professionnels des médias et du divertissement, Autodesk aide les étudiants, les éducateurs et les créateurs occasionnels à libérer leurs idées créatives grâce à des applications conviviales.
L’équipe Data Science and Machine Learning (DXC-DS) est chargée de fournir des capacités d’apprentissage automatique qui transforment le parcours numérique du client dans les fonctions Ventes, Marketing et Réussite client d’Autodesk.
Nous visons à aider nos clients par le biais de la conversation, de la personnalisation et d’autres fonctionnalités alimentées par l’apprentissage automatique. Les membres de notre équipe travaillent dans les étapes de pré-modélisation et de post-modélisation avec un accent particulier sur l’ingénierie des données et l’opérationnalisation de l’apprentissage automatique. Notre équipe construit et maintient collectivement des systèmes d’apprentissage automatique de production qui permettent des interactions riches avec les clients et de meilleurs résultats commerciaux. Nous travaillons avec des technologies modernes dans un environnement agile et rapide, dans un esprit de soutien et de collaboration, à travers les sites et les fuseaux horaires.
Aperçu du poste
Les ingénieurs de données seront responsables de la conception, de la construction, de la maintenance, de la surveillance, de l’intégration et du test de pipelines de données évolutifs en production. Vous travaillerez en partenariat avec des équipes pluridisciplinaires telles que Machine Learning Engineering, Platform Engineering, Data Analysts sur la coordination de la livraison de pipelines pour les besoins spécifiques de l’entreprise. Votre travail contribuera à des initiatives stratégiques telles que l’optimisation des mesures de conversion numérique et le développement d’Autodesk Assistant, un chatbot piloté par LLM destiné à répondre aux demandes des clients.
Notre culture d’équipe est fondée sur la collaboration, le soutien mutuel et l’apprentissage continu. Nous mettons l’accent sur une approche agile, pratique et technique à tous les niveaux de l’équipe. En tant que groupe, nous voulons continuellement améliorer notre travail ainsi que notre connaissance des tendances et des techniques pertinentes dans nos domaines. Nous encourageons le développement personnel et le partage des connaissances.

Responsabilités

• Construction du pipeline de données : Concevoir, construire et maintenir des pipelines de données évolutifs pour soutenir le flux continu de données et l’analyse
• Modélisation des données : Développer et mettre en œuvre des modèles de données et des schémas efficaces pour garantir l’intégrité et l’accessibilité des données
• Gestion des bases de données : Superviser et optimiser les systèmes de bases de données (SQL, NoSQL) en garantissant des performances et une disponibilité élevées
• Intégration des données : Intégrer des données provenant de diverses sources, en veillant à la cohérence, à la qualité et à la fiabilité
• Processus ETL : Concevoir et gérer les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour déplacer les données entre les systèmes
• Gouvernance des données : Mettre en œuvre et appliquer des politiques de gouvernance des données afin de garantir la sécurité, la confidentialité et la conformité des données
• Collaboration : Travailler en étroite collaboration avec les scientifiques des données, les analystes et les parties prenantes afin de comprendre les besoins en matière de données et de fournir des solutions
• Optimisation des performances: Améliorer et régler les performances des bases de données pour un traitement et une interrogation efficaces des grands ensembles de données
• Documentation : Maintenir une documentation complète sur les processus, les modèles et l’architecture des données
• Esprit de plateforme: Travailler en partenariat avec l’équipe interne chargée de la plateforme sur les tâches suivantes

Qualifications minimales

• Licence en informatique, en technologie de l’information ou dans un domaine connexe. Une maîtrise est un plus
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala
• Solides connaissances en SQL et expérience des bases de données relationnelles (par exemple, MySQL, PostgreSQL) et des bases de données NoSQL (par exemple, MongoDB, Cassandra)
• Connaissance des technologies et frameworks big data (par exemple, Kafka, Flink, Parquet, Iceberg, etc.)
• Outils ETL: Compétence dans l’utilisation d’outils ETL comme Apache Airflow
• Expérience avec les services cloud d’AWS, Azure ou Google Cloud, y compris les services liés aux données comme AWS Glue, EMR, Redshift et S3
• Expérience avec des solutions d’entreposage de données comme Snowflake, Redshift ou BigQuery
• Compréhension de la modélisation des données, de l’architecture des données et des processus ETL
• Expérience des systèmes de contrôle de version (par exemple, Git) et des pipelines d’intégration continue/de déploiement continu
• Des certifications pertinentes dans les technologies big data, les plateformes cloud ou la gestion des bases de données sont un plus

Qualifications préférées

• Expérience dans l’analyse et la personnalisation du parcours client
• Familiarité avec les concepts d’apprentissage automatique et collaboration avec les équipes de science des données
• Connaissance du traitement des données en temps réel et des architectures de streaming
• Expérience avec des outils de conteneurisation comme Docker et des plateformes d’orchestration comme Kubernetes

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24WD82787, Conversion US P2 Data Developer
Data Developer @ Autodesk
As a global leader in 3D design, engineering, and entertainment software, Autodesk helps people imagine, design, and create a better world. Autodesk accelerates better design through an unparalleled depth of experience and a broad portfolio of software, giving customers the power to solve their design, business, and environmental challenges. In addition to designers, architects, engineers, and media and entertainment professionals, Autodesk helps students, educators, and casual creators unlock their creative ideas through user-friendly applications.
The Data Science and Machine Learning (DXC-DS) team is responsible for delivering Machine Learning capabilities that transform the digital customer journey across the Sales, Marketing, and Customer Success functions at Autodesk.
We aim to help our customers through conversation, personalization, and other machine learning-empowered features. Our team members work in the pre-modeling and post-modeling stages with a specific focus on Data Engineering and Machine Learning Operationalization. Our team collectively builds and maintains production Machine Learning systems driving rich customer interactions and better business outcomes. We work with modern technology in a fast-paced, agile environment, in a supportive and collaborative way, across locations and time zones.
Position Overview
Data Engineers will be responsible for designing, building, maintaining, monitoring, integrating, and testing scalable data pipelines in production. You will partner with multi-disciplinary teams such as Machine Learning Engineering, Platform Engineering, Data Analysts on coordinating delivery of pipelines for specific business needs. Your work will contribute to strategic initiatives such as optimization of digital conversion metrics and development of Autodesk Assistant, an LLM-driven chatbot intended to answer customer inquiries.
Our team culture is built on collaboration, mutual support, and continuous learning. We emphasize an agile, hands-on, and technical approach at all levels of the team. As a group, we want to continuously improve our work as well as our knowledge of trends and techniques relevant to our areas. We encourage personal development and knowledge sharing.

Responsibilities

• Data Pipeline Construction: Design, build, and maintain scalable data pipelines to support continuous data flow and analytics
• Data Modeling: Develop and implement effective data models and schemas to ensure data integrity and accessibility
• Database Management: Oversee and optimize database systems (SQL, NoSQL) ensuring high performance and availability
• Data Integration: Integrate data from various sources, ensuring consistency, quality, and reliability
• ETL Processes: Design and manage Extract, Transform, Load (ETL) processes to move data between systems
• Data Governance: Implement and enforce data governance policies to ensure data security, privacy, and compliance
• Collaboration: Work closely with data scientists, analysts, and stakeholders to understand data requirements and deliver solutions
• Performance Tuning: Enhance and tune database performance for efficient processing and querying of large datasets
• Documentation: Maintain comprehensive documentation for data processes, models, and architecture
• Platform Mindset: Partner with internal platform team on the following tasks

Minimum Qualifications

• Bachelor’s degree in computer science, Information Technology, or a related field. A master’s degree is a plus a
• Proficiency in programming languages such as Python, Java, or Scala
• Strong knowledge of SQL and experience with relational databases (e.g., MySQL, PostgreSQL) and NoSQL databases (e.g., MongoDB, Cassandra)
• Knowledge of big data technologies and frameworks (e.g., Kafka, Flink, Parquet, Iceberg, etc.)
• ETL Tools: Skilled in using ETL tools like Apache Airflow
• Experience with cloud services from AWS, Azure, or Google Cloud, including data-related services like AWS Glue, EMR, Redshift, and S3
• Experience with data warehousing solutions like Snowflake, Redshift, or BigQuery
• Understanding of data modeling, data architecture, and ETL processes
• Experience with version control systems (e.g., Git) and continuous integration/continuous deployment pipelines
• Relevant certifications in big data technologies, cloud platforms, or database management are a plus

Preferred Qualifications

• Experience in customer journey analytics and personalization
• Familiarity with machine learning concepts and collaboration with data science teams
• Knowledge of real-time data processing and streaming architectures
• Experience with containerization tools like Docker and orchestration platforms like Kubernetes

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About Autodesk / À propos d’Autodesk
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We take great pride in our culture here at Autodesk – our Culture Code is at the core of everything we do. Our values and ways of working help our people thrive and realize their potential, which leads to even better outcomes for our customers.
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Nous sommes très fiers de notre culture ici chez Autodesk - notre code en matière de culture est au cœur de tout ce que nous faisons. Nos valeurs et nos méthodes de travail aident nos employés à prospérer et à réaliser leur potentiel, ce qui conduit à des résultats encore meilleurs pour nos clients.
Lorsque vous êtes un employé Autodesk, vous pouvez être entier et authentique et effectuer un travail significatif qui aide à construire un avenir meilleur pour tous. Prêt à façonner le monde et votre avenir? Joignez-vous à nous !
Salary transparency / Transparence salariale
Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. Offers are based on the candidate’s experience and geographic location. In addition to base salaries, we also have a significant emphasis on discretionary annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock or long-term incentive cash grants, and a comprehensive benefits package.
Le salaire est l’un des éléments de l’offre compétitive d’Autodesk. Les offres sont basées sur l’expérience et la situation géographique du candidat. Outre les salaires de base, nous accordons également une grande importance aux primes annuelles discrétionnaires en espèces, aux commissions pour les fonctions de vente, aux actions ou aux primes d’encouragement à long terme en espèces, ainsi qu’à un ensemble complet d’avantages sociaux.
Diversity & Belonging / Diversité et appurtenance
We take pride in cultivating a culture of belonging and an equitable workplace where everyone can thrive. Learn more here:
https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging
Nous sommes fiers de cultiver une culture d’appartenance et un milieu de travail équitable où tout le monde peut s’épanouir. Pour en savoir plus, cliquez ici :
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Please search for open jobs and apply internally (not on this external site).
Veuillez rechercher des emplois vacants et postuler à l’interne (pas sur ce site externe)

• Data Pipeline Construction: Design, build, and maintain scalable data pipelines to support continuous data flow and analytics
• Data Modeling: Develop and implement effective data models and schemas to ensure data integrity and accessibility
• Database Management: Oversee and optimize database systems (SQL, NoSQL) ensuring high performance and availability
• Data Integration: Integrate data from various sources, ensuring consistency, quality, and reliability
• ETL Processes: Design and manage Extract, Transform, Load (ETL) processes to move data between systems
• Data Governance: Implement and enforce data governance policies to ensure data security, privacy, and compliance
• Collaboration: Work closely with data scientists, analysts, and stakeholders to understand data requirements and deliver solutions
• Performance Tuning: Enhance and tune database performance for efficient processing and querying of large datasets
• Documentation: Maintain comprehensive documentation for data processes, models, and architecture
• Platform Mindset: Partner with internal platform team on the following task