Senior ML Engineer – eCommerce & Personalization

Autodesk; Toronto; Remote; CAD 106,000 - 157,000; Full time

Job summary

A leading technology company is seeking a Principal Machine Learning Engineer to shape its B2C eCommerce platform. You will guide the design and deployment of machine learning models for personalization, collaborating with various teams to ensure impactful solutions. This position may be fully remote within the U.S. or Canada, providing an excellent opportunity for those experienced in machine learning and data science.

Benefits

Competitive salary

Comprehensive benefits package

Annual cash bonuses

Qualifications

• 7+ years of hands-on related experience in ML and software development.
• Ability to connect data insights to business outcomes.
• Experience in high-scale data environments like fintech or social platforms.

Responsibilities

• Guide the design and deployment of ML models for personalization.
• Collaborate with Product Managers and Designers on personalization implementation.
• Mentor and support team members in a collaborative environment.

Skills

Machine Learning

Data Science

Statistics

Familiarity with A/B Testing

E-commerce Experience

Education

Background in Data Science, Statistics, Computer Science

Tools

AWS

Azure

Job description

Position Overview

This role can be remote within the U.S. or Canada, though San Francisco is the preferred location.

At GET (Growth Experience Technology), we’re transforming how customers discover, buy, and use Autodesk. Our mission is to build seamless, data-informed digital experiences that are intuitive, personalized, and scalable—empowering both our customers and internal teams. We’re investing in smarter platforms, connected sales and marketing systems, and technologies that unlock deeper customer insights and faster decision-making. We’re looking for a Principal (Staff) Machine Learning Engineer to help shape the future of Autodesk’s B2C eCommerce platform. This role involves full lifecycle ownership—from ideation and modeling to deployment and optimization. You’ll collaborate across disciplines to develop intelligent systems that personalize user experiences and deliver measurable impact. If you’re passionate about solving ambiguous business problems and building scalable ML systems—even if you don’t meet every qualification—we encourage you to apply.

Responsibilities

• Guide the design, training, and deployment of ML models for real-time personalization across Autodesk’s eCommerce ecosystem
• Collaborate with Product Managers and Experience Designers to define what and how personalization should be implemented
• Translate business pain points into scalable ML or analytics solutions
• Work closely with the MLOps team to productionize models and ensure real-time inference performance
• Develop experimentation frameworks and run A/B tests to measure impact (e.g., CTR, bounce rate, add-to-cart rate)
• Build models that scale across product categories, including third-party integrations for Autodesk’s evolving marketplace
• Promote a data-informed culture by contributing to initiatives in segmentation, recommendation systems, forecasting, churn prediction, and product analytics
• Mentor and support team members, fostering a collaborative and inclusive environment

Minimum Qualifications

We recognize that talent comes in many forms. If you meet most of the criteria and are excited about the role, we’d love to hear from you.

• Background in Data Science, Statistics, Computer Science, or a related field (we also welcome applicants from non-traditional DS backgrounds)
• 7+ years of hands-on related experience. We value experience with machine learning infrastructure, model deployment, optimization and with software design, architecture, and product development
• Knowledge of data mining, information retrieval, and statistical modelling
• Exposure to A/B testing and experimental design
• Experience applying statistical and probabilistic methods to solve real-world problems; familiarity with financial modeling is a plus
• Ability to connect data insights to business outcomes
• Experience in eCommerce, marketing technology, go-to-market systems, or other high-scale data environments (e.g., fintech, social platforms)

Preferred Qualifications

• Advanced degree preferred but not required. Equivalent industry experience is highly valued
• Familiarity with cloud ML platforms (AWS, Azure) and MLOps practices
• Experience with personalization systems and real-time inference pipelines

Description du poste

Ce poste peut être occupé à distance aux États-Unis ou au Canada, mais San Francisco est le lieu de travail privilégié.

Chez GET (Growth Experience Technology), nous transformons la manière dont les clients découvrent, achètent et utilisent Autodesk. Notre mission consiste à créer des expériences numériques fluides, intuitives, personnalisées et évolutives, basées sur les données, qui donnent les moyens d agir à nos clients et à nos équipes internes.

Nous investissons dans des plateformes plus intelligentes, des systèmes de vente et de marketing connectés et des technologies qui permettent de mieux comprendre les clients et d accélérer la prise de décision. Nous recherchons un ingénieur principal en apprentissage automatique (personnel) pour aider à façonner l avenir de la plateforme de commerce électronique B2C d Autodesk. Ce poste implique la maîtrise de l ensemble du cycle de vie, de la conception et la modélisation au déploiement et à l optmisation. Vous collaborerez avec différentes disciplines afin de développer des systèmes intelligents qui personnalisent l'expérience utilisateur et ont un impact mesurable. Si vous êtes passionné par la résolution de problèmes commerciaux ambigus et la création de systèmes ML évolutifs, même si vous ne répondez pas à toutes les qualifications requises, nous vous encourageons à postuler.

Responsabilités

• Guider la conception, la formation et le déploiement de modèles ML pour une personnalisation en temps réel dans l écosystème e-commerce d Autodesk
• Collaborer avec les chefs de produit et les concepteurs d expérience pour définir ce que doit être la personnalisation et comment elle doit être mise en œuvre
• Traduire les points faibles de l entreprise en solutions ML ou analytiques évolutives
• Travailler en étroite collaboration avec l équipe MLOps pour mettre en production les modèles et garantir des performances d inférence en temps réel
• Développer des cadres d expérimentation et effectuer des tests A/B pour mesurer l impact (par exemple, CTR, taux de rebond, taux d ajout au panier)
• Construire des modèles évolutifs pour toutes les catégories de produits, y compris les intégrations tierces pour le marché en pleine évolution d Autodesk
• Promouvoir une culture fondée sur les données en contribuant à des initiatives dans les domaines de la segmentation, des systèmes de recommandation, des prévisions, de la prédiction du taux de désabonnement et de l analyse des produits
• Encadrer et soutenir les membres de l équipe, en favorisant un environnement collaboratif et inclusif

Qualifications minimales

Nous reconnaissons que le talent peut prendre de nombreuses formes. Si vous répondez à la plupart des critères et que ce poste vous intéresse, n'hésitez pas à nous contacter.

• Formation en science des données, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe (nous acceptons également les candidats issus de formations non traditionnelles en science des données)
• Plus de 7 ans d'expérience pratique dans le domaine. Nous apprécions l'expérience en matière d infrastructure d apprentissage automatique, de déploiement de modèles, d optimisation, de conception de logiciels, d architecture et de développement de produits
• Connaissance de l exploration de données, de la recherche d'informations et de la modélisation statistique
• Expérience des tests A/B et de la conception expérimentale
• Expérience dans l application de méthodes statistiques et probabilistes pour résoudre des problèmes concrets ; la connaissance de la modélisation financière est un plus
• Capacité à relier les informations issues des données aux résultats commerciaux
• Expérience dans le commerce électronique, les technologies marketing, les systèmes de mise sur le marché ou d'autres environnements de données à grande échelle (par exemple, les technologies financières, les plateformes sociales)

Qualifications souhaitées

• Diplôme de niveau supérieur souhaité mais non obligatoire. Une expérience équivalente dans le secteur est très appréciée
• Connaissance des plateformes ML cloud (AWS, Azure) et des pratiques MLOps
• Expérience des systèmes de personnalisation et des pipelines d INFÉRENCE en temps réel

Learn More

About 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!

Salary transparency

Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. For Canada-BC based roles, we expect a starting base salary between $106,500 and $156,200. Offers are based on the candidate’s experience and geographic location, and may exceed this range. In addition to base salaries, our compensation package may include annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock grants, and a comprehensive benefits package.

Diversity & Belonging

We take pride in cultivating a culture of belonging where everyone can thrive. Learn more here: https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging

Are you an existing contractor or consultant with Autodesk?

Please search for open jobs and apply internally (not on this external site).