Senior/Principal Software Engineer, AI/ML Data Systems

Autodesk; Toronto; On-site; CAD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

A leading company is seeking a Senior/Principal Software Engineer to design core data systems for AI and ML workflows. The role involves building scalable systems, developing innovative labeling solutions, and ensuring data quality while working with cutting-edge technologies. Candidates should have extensive experience in data engineering and familiarity with cloud platforms and distributed systems.

Qualifications

• 5+ years of experience in data engineering or backend development.
• Proficiency in Python or similar modern programming language.
• Experience with cloud platforms and containers.

Responsibilities

• Design and implement scalable data systems for ML workflows.
• Develop monitoring systems for data quality and feature freshness.
• Collaborate closely with ML engineers to deliver impactful solutions.

Skills

Data Engineering

Machine Learning

Backend Development

Cloud Platforms

Distributed Systems

Education

Bachelor's in Computer Science or related field

Tools

AWS

Docker

Kubernetes

Terraform

Kafka

Job description

Job Requisition ID #

25WD90074

25WD90074, S enior/Principal Software Engineer, AI/ML Data Systems

French translation to follow!/Traduction française à suivre!

Position Overview

Join us to design the core data systems powering both traditional machine learning and cutting-edge generative AI/LLM workflows. As a Senior/Principal Software Engineer, you’ll specialize in one of two tracks:

• Data & Feature Store Infrastructure: Build scalable backend systems for data ingestion, batch/streaming ETL pipelines, feature stores, vector-enabled APIs, and data compliance

• Labeling & Human Feedback Systems: Design multimodal annotation platforms (text, image, audio, video, 3D), develop RLHF workflows (instruction tuning, output ranking), and drive LLM-assisted labeling innovations

You’ll work closely with ML engineers, MLOps, and product teams to deliver high-impact data and labeling solutions at scale. Reporting to the Head of AI & ML Platform, you’ll turn AI research into production-ready features that create real customer value.

Responsibilities
Choose one track to focus on:

Data & Feature Store Infrastructure

• Design and implement scalable feature engineering systems for both batch and streaming computation

• Build and maintain low-latency online feature serving systems with consistency between training and inference

• Develop and maintain monitoring systems for feature freshness, data drift, and data quality

• Integrate feature management solutions with vector databases to support embeddings and retrieval-augmented generation (RAG) workflows

• Ensure compliance, lineage, and best practices for infrastructure as code

Labeling & Human Feedback Systems

• Build and scale annotation platforms for diverse data types: text, image, video, audio, and 3D

• Develop workflows for LLM alignment, including instruction tuning and RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) output ranking

• Embed LLM-assisted labeling features such as auto-labeling, policy checking, and active learning

• Drive annotation quality through processes such as inter-annotator agreement, gold standard samples, and anomaly detection

• Manage and scale internal/external labeling teams while maintaining secure data integration

Minimum Qualifications

• 5+ years of experience in data engineering, ML platform, or backend development roles

• Proficiency in at least one modern programming language (Python preferred)

• Experience developing and operating distributed backend APIs and SDKs

• Experience working with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure), containers (Docker/Kubernetes), and infrastructure-as-code tools (e.g., Terraform)

Plus, one of the following specialization experiences:

Feature Store Track: (At least have experience with TWO of the following)

• Hands-on experience with feature store frameworks (e.g., SageMaker Feature Store, Feast, Tecton, Hopsworks), or operating vector database systems for serving LLM use cases

• Experience with batch and/or streaming data pipelines (e.g., Kafka, Flink, Spark, Ray) and orchestration tools (e.g., Airflow, Argo Workflow)

• Demonstrated experience at least in one the data areas: data catalog, data validation, versioning, lineage, and security/compliance

Labeling Track: (At least have experience with ONE of the following)

• Proven working experience with labeling platforms (e.g., GroundTruth, Label Studio)

• RLHF/instruction tuning, or annotation workflow development

Preferred Qualifications

• Experience with LLM pipelines, including embeddings, retrieval-augmented generation (RAG), or prompt engineering

• Familiarity with labeling copilot tools, active learning, or managing hybrid annotation teams

• Knowledge of knowledge graphs or semantic data modeling

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25WD90074, Ingénieur logiciel senior/principal, Systèmes de données IA/ML

Aperçu du poste

Rejoignez-nous pour concevoir les systèmes de données centraux qui alimentent à la fois l'apprentissage automatique traditionnel et les workflows IA/LLM génératifs de pointe. En tant qu'ingénieur logiciel senior/principal, vous vous spécialiserez dans l'un des deux domaines suivants :

• Infrastructure de stockage des données et des fonctionnalités : vous construirez des systèmes backend évolutifs pour l'ingestion de données, les pipelines ETL par lots/en continu, les magasins de fonctionnalités, les API compatibles avec les vecteurs et la conformité des données
• Systèmes d'étiquetage et de feedback humain : vous concevrez des plateformes d'annotation multimodales (texte, image, audio, vidéo, 3D), développerez des workflows RLHF (ajustement des instructions, classement des résultats) et piloterez des innovations en matière d'étiquetage assisté par LLM

Vous travaillerez en étroite collaboration avec les ingénieurs ML, les MLOps et les équipes produit afin de fournir des solutions de données et d'étiquetage à fort impact et à grande échelle. Sous la responsabilité du responsable de la plateforme IA et ML, vous transformerez la recherche en IA en fonctionnalités prêtes à être mises en production et créant une réelle valeur ajoutée pour les clients.

Responsabilités

Choisissez un domaine dans lequel vous souhaitez vous spécialiser:

Infrastructure de stockage des données et des fonctionnalités

• Concevoir et mettre en œuvre des systèmes d'ingénierie des fonctionnalités évolutifs pour le calcul par lots et en continu
• Construire et maintenir des systèmes de service de fonctionnalités en ligne à faible latence, avec une cohérence entre l'entraînement et l'inférence
• Développer et maintenir des systèmes de surveillance pour la fraîcheur des fonctionnalités, la dérive des données et la qualité des données
• Intégrer des solutions de gestion des fonctionnalités avec des bases de données vectorielles pour prendre en charge les workflows d'intégration et de génération augmentée par la récupération (RAG)
• Garantir la conformité, la traçabilité et les meilleures pratiques pour l'infrastructure en tant que code

Systèmes d'étiquetage et de feedback humain:

• Construire et faire évoluer des plateformes d'annotation pour divers types de données : texte, image, vidéo, audio et 3D
• Développer des workflows pour l'alignement LLM, y compris le réglage des instructions et le classement des résultats RLHF (apprentissage par renforcement à partir du feedback humain)
• Intégrer des fonctionnalités d'étiquetage assisté par LLM telles que l'étiquetage automatique, la vérification des politiques et l'apprentissage actif
• Améliorez la qualité des annotations grâce à des processus tels que la concordance entre annotateurs, les échantillons de référence et la détection des anomalies
• Gérez et faites évoluer les équipes d'étiquetage internes/externes tout en maintenant une intégration sécurisée des données

Qualifications minimales

• Au moins 5 ans d'expérience dans l'ingénierie des données, les plateformes ML ou le développement backend
• Maîtrise d'au moins un langage de programmation moderne (Python préféré).
• Expérience dans le développement et l'exploitation d'API et de SDK backend distribués
• Expérience de travail avec des plateformes cloud (AWS, GCP ou Azure), des conteneurs (Docker/Kubernetes) et des outils d'infrastructure en tant que code (par exemple, Terraform)

De plus, l'une des expériences de spécialisation suivantes:

Feature Store Track: (Au moins DEUX des éléments suivants)

• Expérience pratique des frameworks de magasins de fonctionnalités (par exemple, SageMaker Feature Store, Feast, Tecton, Hopsworks) ou de l'exploitation de systèmes de bases de données vectorielles pour des cas d'utilisation LLM
• Expérience des pipelines de données par lots et/ou en streaming (par exemple, Kafka, Flink, Spark, Ray) et des outils d'orchestration (par exemple, Airflow, Argo Workflow)
• Expérience avérée dans au moins un des domaines suivants : catalogue de données, validation des données, gestion des versions, lignage et sécurité/conformité

Labeling Track: (Au moins une expérience dans l'un des domaines suivants)

• Expérience professionnelle avérée avec des plateformes de labellisation (par exemple, GroundTruth, Label Studio)
• RLHF/réglage des instructions ou développement de workflows d'annotation

Qualifications souhaitées

• Expérience avec les pipelines LLM, y compris les intégrations, la génération augmentée par la récupération (RAG) ou l'ingénierie de prompts
• Connaissance des outils de copilotage de l'étiquetage, de l'apprentissage actif ou de la gestion d'équipes d'annotation hybrides
• Connaissance des graphes de connaissances ou de la modélisation sémantique des données

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About Autodesk / À propos d’Autodesk

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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

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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

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