Senior Machine Learning Operations Developer, Inference, AI/ML Platform

Job Requisition ID # 26WD

Senior Machine Learning Operations Developer, Inference, AI/ML Platform Position Overview Autodesk, a global leader in 3D design, engineering, manufacturing, and entertainment software, is seeking a skilled Senior MLOps Developer to join our AI/ML Platform team. This role is pivotal in ensuring the smooth operationalization of machine learning models and the overall efficiency of our next-generation AI/ML platform used in the development of machine learning and generative AI solutions powering Autodesk’s suite of products and services. You will collaborate with research and product engineering from various domains including design, construction, manufacturing, and media & entertainment to to support platform operations.

Responsibilities

• Drive the operational excellence of our AI/ML Platform by implementing and optimizing MLOps practices
• Design and implement automated deployment pipelines for machine learning models, ensuring seamless transitions from development to production
• Collaborate with cross-functional teams to design, implement, and maintain scalable infrastructure for model training, inference, and data processing
• Develop and maintain robust monitoring and logging systems to track model performance, system health, and overall platform efficiency
• Work closely with data developers to ensure efficient data pipelines for model training and validation
• Implement version control systems for machine learning models and contribute to model governance practices
• Contribute to the implementation of robust model governance practices, version control systems, and adherence to compliance standards.
• Uphold data privacy and ethical considerations, fostering trust in our AI/ML solutions
• Enforce security best practices and compliance standards in all aspects of MLOps, ensuring data privacy and platform securit
• Identify opportunities for process automation, optimization, and implement strategies to enhance the overall MLOps lifecycle
• Play a key role in identifying and resolving operational issues, contributing to incident response and system recovery

Minimum Qualifications

• BS or MS in Computer Science, or related field
• 5+ years of hands‑on experience in DevOps and MLOps, with a focus on deploying and managing machine learning models in production environments
• Proficiency in implementing Infrastructure as Code practices using tools such as Terraform or Ansible
• Strong expertise in containerization technologies (Docker, Kubernetes) for orchestrating and scaling machine learning workloads
• Demonstrated experience in setting up and managing Continuous Integration and Continuous Deployment (CI/CD) pipelines for machine learning projects
• Strong scripting skills in Python, Bash, or similar languages for automating operational processes
• Familiarity with monitoring and logging tools (e.g., Prometheus, Grafana, ELK Stack) for tracking system and model performance
• Understanding of security best practices in MLOps, including data encryption, access controls, and compliance standards
• Excellent collaboration and communication skills, working effectively with cross-functional teams including data developers, software developers, and researchers
• Proven ability to troubleshoot and resolve complex operational issues in a timely manner

Preferred Qualifications

• Experience with cloud platforms, especially AWS or Azure, for deploying and managing machine learning infrastructure
• Familiarity with databases and data storage solutions commonly used in MLOps, such as SQL, NoSQL, or data lakes
• Exposure to popular machine learning frameworks (TensorFlow, PyTorch) and their integration into MLOps processes
• Previous experience with collaboration tools like Git for version control and Jira for project management
• Familiarity with Agile development methodologies and working in an iterative, collaborative environment

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

For Canada based roles, we expect a starting base salary between $123,000 and $180,400. 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.

Belonging

We take pride in cultivating a culture of belonging where everyone can thrive.

In-Person Onboarding and Identity Verification

In-Person Onboarding and Identity Verification This role may require in-person onboarding and/or in-person ID verification.

Responsibilities (French)

• Assurer l’excellence opérationnelle de notre plateforme IA/ML en mettant en œuvre et en optimisant les pratiques MLOps
• Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles d’apprentissage automatique, en garantissant des transitions fluides du développement à la production
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour concevoir, mettre en œuvre et maintenir une infrastructure évolutive pour l’entraînement des modèles, l’inférence et le traitement des données
• Développer et maintenir des systèmes de surveillance et de journalisation robustes pour suivre les performances des modèles, l'état du système et l'efficacité globale de la plateforme
• Travailler en étroite collaboration avec les développeurs de données pour garantir l'efficacité des pipelines de données pour l'entraînement et la validation des modèles
• Mettre en œuvre des systèmes de contrôle de version pour les modèles d'apprentissage automatique et contribuer aux pratiques de gouvernance des modèles
• Contribuer à la mise en œuvre de pratiques robustes de gouvernance des modèles, of systems de contrôle de version et au respect des normes de conformité.
• Respecter la confidentialité des données et la considération éthiques, en renforçant la confiance dans nos solutions d'IA/ML
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité et les normes de conformité dans tous les aspects des MLOps, en garantissant la confidentialité des données et la sécurité de la plateforme
• Identifier les opportunités d'automatisation et d'optimisation des processus, et mettre en œuvre des stratégies visant à améliorer le cycle de vie global des MLOps
• Jouer un rôle clé dans l'identification et la résolution des problèmes opérationnels, en contribuant à la gestion des incidents et à la reprise du système

Qualifications minimales (French)

• Licence ou master en informatique ou dans un domaine connexe
• Plus de 5 ans d’expérience pratique en DevOps et MLOps, avec une spécialisation dans le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production
• Maîtrise de la mise en œuvre des pratiques d’« Infrastructure as Code » à l’aide d’outils tels que Terraform ou Ansible
• Solide expertise en technologies de conteneurisation (Docker, Kubernetes) pour l’orchestration et la mise à l’échelle des charges de travail d’apprentissage automatique
• Expérience avérée dans la mise en place et la gestion de pipelines d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD) pour des projets d’apprentissage automatique
• Solides compétences en script en Python, Bash ou dans des langages similaires pour l’automatisation des processus opérationnels
• Maîtrise des outils de surveillance et de journalisation (par exemple, Prometheus, Grafana, ELK Stack) pour le suivi des performances du système et des modèles
• Maîtrise des meilleures pratiques en matière de sécurité dans le domaine MLOps, notamment le chiffrement des données, les contrôles d’accès et les normes de conformité
• Excellentes compétences en matière de collaboration et de communication, capacité à travailler efficacement avec des équipes interfonctionnelles comprenant des développeurs de données, des développeurs logiciels et des chercheurs
• Capacité avérée à diagnostiquer et à résoudre rapidement des problèmes opérationnels complexes

Qualifications souhaitées (French)

• Expérience des plateformes cloud, en particulier AWS ou Azure, pour le déploiement et la gestion d’infrastructures d’apprentissage automatique
• Connaissance des bases de données et des solutions de stockage de données couramment utilisées en MLOps, telles que SQL, NoSQL ou les lacs de données
• Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique courants (TensorFlow, PyTorch) et de leur intégration dans les processus MLOps
• Expérience préalable avec des outils de collaboration tels que Git pour le contrôle de version et Jira pour la gestion de projet
• Connaissance des méthodologies de développement Agile et du travail dans un environnement itératif et collaboratif