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Job Requisition ID #
26WD98134, ML Ops Developer
French translation to follow!/Traduction française à suivre!
Position Overview
The ML Ops Engineering team is a fast-moving team combining software engineering with ML system deployment and operations. As an ML Ops Engineer on the team, you will be responsible for automating and simplifying machine learning workflows and deployments. ML Ops Engineers work to implement and deliver ML capabilities to solve complex real-world problems and deliver value to our customers. These processes include model development, testing, integration, release, and infrastructure management.
Our team culture is built on collaboration, mutual support, and continuous learning. In this role, you will automate and standardize processes across the ML lifecycle, collaborating with Data Scientists, Software Engineers, and other cross-functional stakeholders. 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 and knowledge of trends and techniques relevant to our areas.
We strive for excellence and pursue it with personal development and knowledge sharing.
Responsibilities
Design and implement streamlined end-to-end, continuous, and automated process of deploying, monitoring, and maintaining versioned ML models, at scale
Design and implement services, tests, and interfaces to support Machine Learning capabilities that improve Autodesk’s eCommerce & Customer platforms
Design and implement data pipelines and automated workflows to operationalize data at different stages of the Machine Learning lifecycle
Collaborate with other members of the team in reaching better solutions, and to position our team at the cutting edge of technology and ML practice
Deploy innovative solutions from non-production environments to production with an eye on scalability and observability
Minimum Qualifications
BS or MS in Computer Science, Statistics, Engineering, Economics, or related field We also welcome applicants from non-traditional ML backgrounds
0-3 years of applicable work experience in Software Engineering or Data Engineering or ML Engineering
Proficiency with the Python Machine Learning stack, e.g., Pandas, etc.
Demonstrate expertise with applying Machine Learning, specifically LLMs
Familiarity with Large Language Models, especially in the context of interactive dialog systems and chatbots (RAG, Generative AI, Conversational Agents)
Experience deploying systems that use NLP or experience working with Conversational AI frameworks
SQL and experience with big data technology such as Hive, Presto, Glue, (Py)Spark, or Athena
Experience with data pipelines and the AWS ML ecosystem
Strong Software Engineering skills
26WD98134, Développeur ML Ops
Présentation du poste
L'équipe d'ingénierie ML Ops est une équipe dynamique qui allie l'ingénierie logicielle au déploiement et à l'exploitation de systèmes d'apprentissage automatique. En tant qu'ingénieur ML Ops au sein de cette équipe, vous serez chargé d'automatiser et de simplifier les flux de travail et les déploiements liés à l'apprentissage automatique.
Les ingénieurs ML Ops travaillent à la mise en œuvre et à la fourniture de capacités d'apprentissage automatique afin de résoudre des problèmes complexes du monde réel et d'apporter de la valeur à nos clients. Ces processus comprennent le développement, les tests, l'intégration, la mise en production et la gestion de l'infrastructure des modèles.
La culture de notre équipe repose sur la collaboration, le soutien mutuel et l'apprentissage continu. À ce poste, vous automatiserez et standardiserez les processus tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique, en collaboration avec des data scientists, des ingénieurs logiciels et d'autres parties prenantes interfonctionnelles. Nous privilégions une approche agile, pratique et technique à tous les niveaux de l'équipe. En tant que groupe, nous souhaitons améliorer en permanence notre travail et nos connaissances des tendances et techniques pertinentes pour nos domaines. Nous visons l'excellence et la poursuivons à travers le développement personnel et le partage des connaissances.
Responsabilités
Concevoir et mettre en œuvre un processus rationalisé, de bout en bout, continu et automatisé pour le déploiement, la surveillance et la maintenance de modèles ML versionnés, à grande échelle
Concevoir et mettre en œuvre des services, des tests et des interfaces pour soutenir les capacités d’apprentissage automatique qui améliorent les plateformes de commerce électronique et de service client d’Autodesk
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données et des flux de travail automatisés pour exploiter les données à différentes étapes du cycle de vie de l’apprentissage automatique
Collaborer avec les autres membres de l’équipe pour trouver de meilleures solutions et positionner notre équipe à la pointe de la technologie et des pratiques d’apprentissage automatique
Déployer des solutions innovantes depuis des environnements de pré-production vers la production en tenant compte de l’évolutivité et de l’observabilité
Qualifications minimales
Licence ou master en informatique, statistiques, ingénierie, économie ou dans un domaine connexe Nous accueillons également les candidats issus de parcours non traditionnels en apprentissage automatique
0 à 3 ans d'expérience professionnelle pertinente en génie logiciel, ingénierie des données ou ingénierie de l'apprentissage automatique
Maîtrise de la pile d'apprentissage automatique Python, par exemple Pandas, etc.
Expertise avérée dans l'application de l'apprentissage automatique, en particulier les modèles de langage à grande échelle (LLM)
Connaissance des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier dans le contexte des systèmes de dialogue interactifs et des chatbots (RAG, IA générative, agents conversationnels)
Expérience dans le déploiement de systèmes utilisant le traitement du langage naturel (NLP) ou dans l'utilisation de frameworks d'IA conversationnelle
Maîtrise de SQL et expérience des technologies Big Data telles que Hive, Presto, Glue, (Py)Spark ou Athena
Expérience des pipelines de données et de l'écosystème AWS ML
Solides compétences en génie logiciel
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