Principal Software Developer- MLOps Platform

Autodesk, Inc; Toronto; On-site; CAD 80,000 - 120,000; Full time

Job summary

Une entreprise leader en design et technologie recherche un Développeur principal de logiciels pour la plateforme MLOps. Vous contribuerez à la création de solutions innovantes et optimiserez le déploiement de modèles ML/AI. Ce poste exige une expertise solide en développement logiciel, MLOps et gestion de Big Data, pour une équipe dynamique dédiée à l'IA et au ML.

Benefits

Primes

Actions

Avantages sociaux

Qualifications

• Plus de 8 ans en développement logiciel, systèmes de production, déploiements ML.
• Formation en MLOps, ingénierie des données, DevOps hésitée.
• Expérience en déploiement à grande échelle.

Responsibilities

• Concevoir, implémenter et gérer des systèmes logiciels pour la plateforme IA / ML.
• Partager vos connaissances et bonnes pratiques à l'équipe.
• Définir des composants exploitant plusieurs plateformes cloud.

Skills

Golang

Python

Java

DevOps

Conteneurisation

CI/CD

Terraform

Docker

Kubernetes

GitOps

Spark

Airflow

PyTorch

TensorFlow

XGBoost

Pandas

ScikitLearn

Education

Licence en informatique

Job description

25WD87574, Développeur principal de logiciels - Plateforme MLOps

Présentation du poste

Nous recherchons un ingénieur logiciel principal expérimenté pour rejoindre notre équipe de plateforme spécialisée dans l'AI / ML (AMP). Cette équipe construit et maintient des composants clés pour accélérer le développement de modèles ML / AI, tels que le studio de développement, le magasin de fonctionnalités, le service de modèles et l'observabilité. Le candidat idéal possède une formation en MLOps, ingénierie des données, DevOps, avec une expérience dans la construction d'architectures de déploiement à grande échelle et l'observabilité. En tant que membre clé de notre équipe d'ingénierie, vous contribuerez à façonner l'avenir de nos capacités en IA / ML en fournissant des solutions innovantes. Vous serez sous la responsabilité d'un manager.

Responsabilités

1. Conception de systèmes : concevoir, implémenter et gérer des systèmes logiciels pour la plateforme IA / ML, en orchestrant tout le cycle de développement ML pour nos partenaires.
2. Mentorat : partager vos connaissances, bonnes pratiques, et réaliser des revues de conception pour renforcer l'expertise de l'équipe.
3. Architecture multi-cloud : définir des composants exploitant plusieurs plateformes cloud (AWS, Azure) pour optimiser performances, coûts et évolutivité.
4. Observabilité de l'IA / ML : construire des systèmes pour surveiller les performances des modèles et analyser les données sous-jacentes (dérive, biais, anomalies).
5. Déploiement ML : développer des outils pour construire et déployer des artefacts ML dans des environnements de production, facilitant la transition du développement au déploiement.
6. Gestion de Big Data : automatiser et orchestrer la gestion et le traitement de Big Data, en créant des magasins de données pour les artefacts ML.
7. Services évolutifs : concevoir et mettre en œuvre des services de prédiction et d'inférence à faible latence.
8. Collaboration interfonctionnelle : travailler avec des chercheurs, développeurs, chefs de produit, architectes et opérations dans un environnement collaboratif.
9. Propriété de bout en bout : gérer les composants de A à Z, en collaboration avec d'autres ingénieurs pour la conception, l'architecture, le déploiement, le support, etc.
10. Formation : Licence en informatique ou expérience équivalente.
11. Expérience : plus de 8 ans en développement logiciel, systèmes de production, déploiements ML, DevOps, ingénierie des données.
12. Compétences techniques : maîtrise de Golang, Python, Java, pratiques DevOps, conteneurisation, CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes, GitOps, frameworks de traitement de données (Spark, Airflow, iceberg/parquet), déploiements ML, RAG, GPU, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, Pandas, ScikitLearn.

Qualifications préférées

1. Expérience avec des fournisseurs tiers.
2. Optimisation de la latence, diagnostic et amélioration des systèmes de service.
3. Outils de surveillance et gestion des performances IA / ML (MLflow, Kubeflow, TensorBoard).
4. Pipelines distribués d'entraînement / inférence (KubeRay ou équivalent).
5. Utilisation du calcul GPU, CUDA, OpenCL pour améliorer performances.
6. Expérience avec bibliothèques ML (PyTorch, TensorFlow, XGBoost, Pandas, ScikitLearn).

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