Senior AI Developer (LLM/VLM/Agent Applications) at Autodesk

Vancouver, British Columbia, Canada -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

07 Mar, 26

Salary

0.0

Posted On

07 Dec, 25

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

AI Application Development, MLOps, DevOps, Python, C++, Java, JavaScript, Automation, Code Quality, Model Governance, Cloud Computing, Containerization, API Development, Observability, Data Processing, Machine Learning, Deep Learning

Industry

Software Development

Description

Job Requisition ID # 25WD93135 Senior AI Developer La traduction en anglais se trouve plus bas!/The English translation can be found below! Description du poste L'équipe Fusion Machine Learning est une équipe multidisciplinaire composée d'ingénieurs et de chercheurs qui développent des solutions d'IA/ML pour résoudre certains des plus grands problèmes liés à la conception 3D, à la fabrication et à l'ingénierie mécanique. Nous recherchons un développeur IA senior expérimenté et passionné par l'utilisation des pratiques LLMOps et AgentOps pour créer et faire évoluer des applications IA intégrant des architectures LLM/VLM et basées sur des agents. Vous collaborerez avec des chercheurs et des ingénieurs afin d'améliorer en permanence les pipelines de données, de formation et de publication en automatisant les référentiels pour garantir la qualité et l'interopérabilité avec les systèmes de déploiement, et en mettant à niveau le code prototype pour qu'il fonctionne sur une grande infrastructure de formation ML basée sur le cloud. Vous rendrez compte au responsable Fusion Platform ML et jouerez un rôle essentiel dans la stratégie Autodesk en matière d'IA. L'équipe est hybride et à distance, répartie entre le Canada et les États-Unis. Responsabilités Développement d'applications d'IA : développer et améliorer des applications d'IA à l'aide de modèles pré-entraînés ou existants (LLM, VLM, modèles CAO 3D) et assurer l'intégration transparente des composants d'IA dans des systèmes logiciels plus vastes Intégration de systèmes de bout en bout : créer et intégrer des systèmes et des applications de bout en bout, en mettant l'accent sur la conception du système, l'expérience utilisateur et la logique applicative LLMOps et AgentOps : mettre en œuvre et optimiser les pratiques LLMOps et AgentOps Automatisation et efficacité opérationnelle : identifier les opportunités de rationalisation des processus, d'automatisation des flux de travail et d'amélioration de la vitesse de recherche et développement Meilleures pratiques et gouvernance : promouvoir et établir les meilleures pratiques en matière de qualité du code, de maintenance de l'infrastructure, de gouvernance des modèles, de sécurité et de conformité Conception et collaboration : participer aux discussions de conception avec les architectes logiciels et les chercheurs, en assurant une transition fluide entre la recherche et la production. Collaborer avec diverses équipes interfonctionnelles, notamment les chefs de produit et les concepteurs UX Qualifications minimales requises Diplôme en science des données, informatique, statistiques ou dans un domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente Maîtrise de Python et d'au moins un autre langage de programmation couramment utilisé (par exemple, C++, Java, JavaScript, etc.) 3 à 5 ans d'expérience en MLOps / DevOps dans un environnement de production Expérience des meilleures pratiques du secteur en matière de développement et de maintenance de bases de code complexes Esprit d'initiative pour trouver des solutions et résoudre des problèmes de manière autonome Capacité à s'adapter à des exigences changeantes et à travailler dans des domaines ambigus Capacité à décomposer des problèmes complexes en éléments plus petits et à fournir des solutions claires Qualifications souhaitées Plus de 8 ans d'expérience dans le développement de logiciels Cadres et outils basés sur des agents : connaissance des cadres avancés tels que LangFlow, LlamaIndex, LangGraph et des cadres basés sur des agents. Expérience dans l'évaluation de pipelines basés sur des agents/LLM/multi-composants Cadres d'observabilité : expérience avec des cadres d'observabilité tels que Arize, Comet, Phoenix, Langfuse, MLflow, RAGAS, Dynatrace, etc. Génération augmentée par la récupération : expérience dans l'utilisation des techniques de génération augmentée par la récupération (RAG) Ingénierie contextuelle : expérience dans l'ingénierie contextuelle pour améliorer les performances des modèles d'IA Expérience dans la création d'API d'inférence fiables et évolutives (par exemple, Flask, FastAPI) Maîtrise des pipelines CI/CD pour les projets d'apprentissage automatique Expertise dans les technologies de conteneurisation (par exemple, Docker, Kubernetes) pour l'orchestration et la mise à l'échelle des applications d'apprentissage automatique Expérience avec des plateformes d'IA telles que Databricks, SageMaker, Vertex AI, etc. Expérience dans le traitement, la formation, le déploiement ou l'exploitation de données dans le cloud (par exemple, AWS, GCP) Expérience dans le développement d'applications web et d'API Expérience dans la mise en œuvre d'infrastructures en tant que code (IaC) à l'aide d'outils tels que Terraform Compréhension des meilleures pratiques en matière de sécurité dans le domaine des MLOps, y compris le chiffrement des données, les contrôles d'accès et les normes de conformité La maîtrise des outils d'accélération de l'inférence (ONNX, TensorRT, Triton) pour les environnements d'exécution d'inférence en temps réel et à haut débit est un atout Une expérience avec les logiciels de CAO ou dans les secteurs de la conception et de la fabrication est un atout. Maîtrise des outils et bibliothèques d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de modélisation statistique (par exemple, PyTorch, TensorFlow, Pandas, SciKitLearn, PySpark) -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Position Overview The Fusion Machine Learning team is a multi-disciplinary team of engineers and researchers developing AI/ML solutions to some of the biggest problems in 3D design, manufacturing, and mechanical engineering. We are seeking a Senior AI Developer who is experienced and passionate about leveraging LLMOps and AgentOps practices to build and scale AI applications integrating LLMs/VLMs and agent-based architectures. You will collaborate with researchers and engineers to continuously improve the data, training, and release pipelines by automating repositories to ensure quality and interoperability with deployment systems and upgrading prototype code to run on large cloud-based ML training infrastructure. You will report to the Fusion Platform ML manager and play a critical role in the Autodesk AI strategy. The team is hybrid-remote, located across Canada and the US. Responsibilities AI Application Development: Develop and enhance AI applications using pre-trained or existing models (LLMs, VLMs, 3D CAD models) and ensure the seamless integration of AI components into larger software systems End-to-End System Integration: Build and integrate end-to-end systems and applications, focusing on system design, user experience, and application logic LLMOps and AgentOps: Implement and optimize LLMOps and AgentOps practices Automation and Operational Efficiency: Identify opportunities to streamline processes, automate workflows, and improve research and development velocity Best Practices and Governance: Advocate for and establish best practices in code quality, infrastructure maintenance, model governance, security, and compliance Design and Collaboration: Participate in design discussions with software architects and researchers, ensuring smooth transitions from research to production. Collaborate with diverse cross-functional teams including product managers and UX designers Minimum Qualifications Degree in Data Science, Computer Science, Statistics, or a related field, or equivalent professional experience Proficient in Python and at least one other widely used programming language (e.g., C++, Java, JavaScript, etc.) 3-5 years of experience in MLOps / DevOps in a production environment Experience with industry best practices for developing and maintaining complex codebases Self-starter with the initiative to find solutions and solve problems independently Comfortable adapting to changing requirements and working in ambiguous areas Ability to break down large problems into smaller components and provide clear solutions Preferred Qualifications 8+ years of experience in software development Agent-Based Frameworks and Tools: Familiarity with advanced frameworks such as LangFlow, LlamaIndex, LangGraph, and agent-based frameworks. Experience with agent/LLM/multi-component pipeline evaluations Observability Frameworks: Experience with observability frameworks like Arize, Comet, Phoenix, Langfuse, MLflow, RAGAS, Dynatrace etc. Retrieval-Augmented Generation: Experience leveraging retrieval-augmented generation (RAG) techniques Context Engineering: Experience with context engineering for enhancing AI model performance Experience building reliable and scalable inference APIs (e.g., Flask, FastAPI) Proficiency with CI/CD pipelines for machine learning projects Expertise in containerization technologies (e.g., Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning applications Experience with AI platforms like Databricks, SageMaker, Vertex AI, etc. Experience with cloud data processing, training, deployment, or operations (e.g., AWS, GCP) Experience developing web applications and APIs Experience in implementing Infrastructure as Code (IaC) using tools like Terraform Understanding of security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards Familiarity with leveraging inference accelerator tools (ONNX, TensorRT, Triton) for real-time and high throughput inference runtimes is a plus Experience with CAD software or in the design and manufacturing industries is a plus Familiarity with machine learning, deep learning, and statistical modeling tools and libraries (e.g., PyTorch, TensorFlow, Pandas, SciKitLearn, PySpark) Learn More / Plus d'information About Autodesk / À propos d’Autodesk Welcome to Autodesk! Amazing things are created every day with our software – from the greenest buildings and cleanest cars to the smartest factories and biggest hit movies. We help innovators turn their ideas into reality, transforming not only how things are made, but what can be made. We take great pride in our culture here at Autodesk – it’s at the core of everything we do. Our culture guides the way we work and treat each other, informs how we connect with customers and partners, and defines how we show up in the world. When you’re an Autodesker, you can do meaningful work that helps build a better world designed and made for all. Ready to shape the world and your future? Join us! Bienvenue chez Autodesk ! Nos logiciels créent chaque jour des choses extraordinaires : des bâtiments les plus écologiques aux voitures les plus propres, en passant par les usines les plus intelligentes et les films à succès. Nous aidons les innovateurs à concrétiser leurs idées, transformant non seulement la façon dont les choses sont fabriquées, mais aussi ce qui peut l’être. Nous sommes très fiers de notre culture chez Autodesk ; elle est au cœur de tout ce que nous faisons. Notre culture guide notre façon de travailler et de nous comporter les uns envers les autres, influence nos interactions avec nos clients et nos partenaires, et définit notre image au monde. En tant qu’Autodeskien, vous pouvez accomplir un travail significatif qui contribue à bâtir un monde meilleur, conçu et réalisé pour tous. Prêt à façonner le monde et votre avenir ? Rejoignez-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, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package. Le salaire est l'un des éléments du programme de rémunération concurrentiel d'Autodesk. Pour les postes basés au Canada (Colombie-Britannique), nous proposons un salaire de base compris entre X et X dollars. Les offres sont basées sur l'expérience et la situation géographique du candidat et peuvent dépasser cette fourchette. En plus du salaire de base, notre programme de rémunération peut inclure des primes annuelles en espèces, des commissions pour les postes commerciaux, des attributions d'actions et un ensemble complet d'avantages sociaux. Diversity & Belonging / Diversité et appurtenance We take pride in cultivating a culture of belonging where everyone can thrive. Learn more here: https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging Nous sommes fiers de cultiver une culture d’appartenance où chacun peut s’épanouir. Pour en savoir plus, cliquez ici : https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging Are you an existing contractor or consultant with Autodesk? Êtes-vous un sous-traitant ou un consultant existant d’Autodesk ? 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). Welcome to Autodesk! Amazing things are created every day with our software – from the greenest buildings and cleanest cars to the smartest factories and biggest hit movies. We help innovators turn their ideas into reality, transforming not only how things are made, but what can be made. We take great pride in our culture here at Autodesk – it’s at the core of everything we do. Our culture guides the way we work and treat each other, informs how we connect with customers and partners, and defines how we show up in the world. When you’re an Autodesker, you can do meaningful work that helps build a better world designed and made for all. Ready to shape the world and your future? Join us! Not quite ready to apply? 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Responsibilities

Develop and enhance AI applications using pre-trained models and ensure integration into larger software systems. Collaborate with cross-functional teams to streamline processes and establish best practices.