Principal Machine Learning Engineer – Foundation Models in AEC

Job Requisition ID #

25WD89306

The French translation can be found below!/La traduction en français se trouve plus bas!

Position Overview

Autodesk is driving innovation in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry by embedding advanced AI into our next-generation cloud-native platforms. Across industry-defining products like AutoCAD, Revit, Construction Cloud, and Forma, we are harnessing generative AI and foundation models to transform how professionals design, build, and shape the world.

As a Principal Machine Learning Engineer at Autodesk,

you will provide technical leadership at the intersection of applied research and large-scale engineering, partnering with Research Scientists and cross-functional teams to accelerate innovation that helps our customers imagine, design, and make a better world. You will help guide a multidisciplinary team of scientists, engineers, and designers working on learning-based design systems, computer vision, graphics, robotics, human-computer interaction, sustainability, simulation, manufacturing, and construction. In this role, you will take ownership of advancing foundation model research in the AEC domain, leading efforts in experiment design, distributed training, optimization, and large-scale deployment to ensure efficiency and scalability.

You will report to the Machine Learning Manager within the AEC Solutions organization.

Responsibilities

• Collaborate with Research Scientists to translate novel model architectures and experimental ideas into robust, scalable implementations
• Drive engineering efforts within a global team of scientists and engineers, ensuring reproducibility and efficiency of experiments
• Drive throughput by identifying bottlenecks in training pipelines and implementing improvements
• Partner with infrastructure and platform teams to leverage large-scale compute clusters and cloud services
• Develop, optimize, and deploy new ML models and AI techniques at scale
• Own the end-to-end training workflow: distributed training, debugging, and performance optimization
• Identify and apply best practices in large model training (e.g., parallelization, mixed precision, gradient checkpointing)

Minimum Qualifications

• Master’s or PhD in a field related to AI/ML such as: Computer Science, Mathematics, Statistics, Physics, Computational Linguistics, Mechanical Engineering, or related disciplines

Strong background in deep learning, including:

• Implementing Custom Architectures

• Optimizing Model Performance

• Developing novel loss functions

• Deploying Production-Ready Solutions

• Familiarity with transformer-based models across various data modalities. Strong expertise in PyTorch (TensorFlow, JAX also valuable)
• Strong coding abilities in Python, with emphasis on debugging and performance profiling
• Hands-on experience with distributed training frameworks (e.g., PyTorch Distributed, DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Horovod)
• Experience training foundation models on 2D, 3D, or multimodal data at scale
• Expert-level knowledge of transformers, scaling laws, and distributed training

Preferred Qualifications

• Demonstrated success in optimizing training or deployment pipelines for large models, including familiarity with: Ray, DeepSpeed, Megatron, Triton, CUDA, Metaflow/MLflow
• Significant post-graduate research experience, or 5+ years of industry experience, title and level commensurate with experience
• Knowledge of AEC-related data modalities (3D geometry, CAD/BIM models, construction text corpus) is a strong plus
• Familiarity using compute clusters and cloud services for large-scale ML pipelines
• Experience with multi-GPU and large-scale training in HPC or cloud environments
• Contributions to PyTorch or large-scale ML frameworks

Ideal Candidate

• Strong builder mindset with ability to quickly implement and scale research ideas
• Detail-oriented, with strong debugging instincts and persistence in resolving training failures
• Passion for enabling cutting-edge research through high-quality engineering
• Ability to thrive in a fast-paced, collaborative research environment

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Description Du Poste

Autodesk stimule l'innovation dans le secteur de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC) en intégrant une IA avancée dans ses plateformes cloud natives de nouvelle génération. À travers des produits phares tels qu'AutoCAD, Revit, Construction Cloud et Forma, nous exploitons l'IA générative et les modèles de base pour transformer la manière dont les professionnels conçoivent, construisent et façonnent le monde.

En tant qu'ingénieur principal en apprentissage automatique chez Autodesk,

vous assurerez le leadership technique à la croisée de la recherche appliquée et de l'ingénierie à grande échelle, en partenariat avec des chercheurs scientifiques et des équipes interfonctionnelles afin d'accélérer l'innovation qui aide nos clients à imaginer, concevoir et créer un monde meilleur. Vous contribuerez à guider une équipe multidisciplinaire de scientifiques, d'ingénieurs et de concepteurs travaillant sur des systèmes de conception basés sur l'apprentissage, la vision par ordinateur, le graphisme, la robotique, l'interaction homme-machine, la durabilité, la simulation, la fabrication et la construction. À ce poste, vous serez chargé de faire progresser la recherche sur les modèles de base dans le domaine de l'AEC, en dirigeant les efforts en matière de conception d'expériences, de formation distribuée, d'optimisation et de déploiement à grande échelle afin de garantir l'efficacité et l'évolutivité.

Vous rendrez compte au responsable de l'apprentissage automatique au sein de l'organisation AEC Solutions.

ResponsabilitéS

• Collaborer avec les chercheurs scientifiques afin de traduire les nouvelles architectures de modèles et les idées expérimentales en implémentations robustes et évolutives
• Développer, optimiser et déployer à grande échelle de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et techniques d'IA
• Gérer le flux de travail de formation de bout en bout : formation distribuée, débogage et optimisation des performances
• Identifier et appliquer les meilleures pratiques en matière de formation de modèles à grande échelle (par exemple, parallélisation, précision mixte, vérification des gradients).
• Diriger les efforts d'ingénierie au sein d'une équipe mondiale de scientifiques et d'ingénieurs, en garantissant la reproductibilité et l'efficacité des expériences.
• Améliorer le débit en identifiant les goulots d'étranglement dans les pipelines de formation et en mettant en œuvre des améliorations.
• Collaborer avec les équipes chargées de l'infrastructure et de la plateforme afin de tirer parti des clusters de calcul à grande échelle et des services cloud.

Qualifications Minimales

• Maîtrise ou doctorat dans un domaine lié à l'IA/ML, tel que : informatique, mathématiques, statistiques, physique, linguistique computationnelle, génie mécanique ou disciplines connexes

Solide expérience en apprentissage profond, notamment :

• Mise en œuvre d'architectures personnalisées
• Optimisation des performances des modèles
• Développement de nouvelles fonctions de perte
• Déploiement de solutions prêtes à la production
• Connaissance des modèles basés sur des transformateurs dans diverses modalités de données. Solide expertise enPyTorch (TensorFlow, JAX également apprécié)
• Solides compétences en codage en Python, avec un accent particulier sur le débogage et le profilage des performances
• Expérience pratique des cadres de formation distribués (par exemple, PyTorch Distributed, DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Horovod)

Qualifications SouhaitéEs

• Expérience dans la formation de modèles de base sur des données 2D, 3D ou multimodales à grande échelle
• Connaissance approfondie des transformateurs, des lois d'échelle et de la formation distribuée
• Succès avéré dans l'optimisation des pipelines de formation ou de déploiement pour les grands modèles, y compris une bonne connaissance de : Ray, DeepSpeed, Megatron, Triton, CUDA, Metaflow/MLflow
• Connaissance de l'utilisation des clusters de calcul et des services cloud pour les pipelines ML à grande échelle
• Expérience avec multi-GPU et formation à grande échelle dans des environnements HPC ou cloud
• Contributions à PyTorch ou à des cadres ML à grande échelle
• Expérience significative en recherche post-universitaire, ou 5 ans ou plus d'expérience dans l'industrie, titre et niveau correspondant à l'expérience
• La connaissance des modalités de données liées à l'AEC (géométrie 3D, modèles CAD/BIM, corpus de textes sur la construction) est un atout considérable

Candidat IdéAl

• Esprit constructif avec une capacité à mettre en œuvre et à adapter rapidement des idées de recherche
• Souci du détail, instinct de débogage et persévérance dans la résolution des échecs de formation
• Passion pour la recherche de pointe grâce à une ingénierie de haute qualité
• Capacité à s'épanouir dans un environnement de recherche collaboratif et dynamique

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