Architecte informatique Logiciel (H/F)

25WD94061, Software Architect, Applied AI

French translation to follow!/Traduction française à suivre!

If you love building real systems that real customers use—and you get genuinely excited about LLMs, RAG, MCP, and agentic architectures—this role is for you.

The Applied AI team in Autodesk's Data and Process Management (DPM) organization ships Cloud-Native AI agents that make our Product Data Management (PDM) and Product Lifecycle Management (PLM) workflows smarter and easier. This is a hands-on architecture role where you'll design core platform patterns and also write code that lands in production. We're looking for a modern builder: Ambitious, Curious, and Practical—someone who has already shipped scalable, Cloud-Native AI Applications to production and wants to level up further. You might have expertise in GenAI Applications, or you might have shipped traditional Machine Learning applications (recommendations, forecasting, anomaly detection) at scale and are ready to go all-in on agentic architectures. Either way, you build for reliability, quality, and impact.

Architect and build scalable, secure cloud-native services and Agentic AI workflows that run in production
Own the GenAI/ML architecture for production agentic systems: tool-use, orchestration, state/memory, routing, and multi-step workflows
Define model strategy across prompting, retrieval (RAG), and fine-tuning—making tradeoffs using measurable quality, latency, safety, and cost
Standardize tool/context integrations across internal systems using MCP-based patterns (or equivalent approaches), enabling teams to ship faster on a shared foundation
Establish evaluation + observability standards (regression tests, monitoring, feedback loops)
Set technical direction via reference architectures, best practices, and hands-on technical guidance across teams
Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Machine Learning, Data Science, or equivalent practical experience

• 8+ years building cloud-native software in production (distributed systems, APIs, data-intensive services, reliability and operations)
• 4+ years delivering AI/ML-powered system in production
• Traditional ML cloud applications (training pipelines, deployment, monitoring, iteration)
• Experience with deploying and maintaining AI Applications in production reliably, monitoring performance, and improving over time
• Proficiency in Python/TypeScript/Java with strong engineering fundamentals (testing, code quality, performance, security)
• Deep experience designing AI evaluation pipelines and production release strategies for AI Applications

Experience with AWS/Azure/GCP and modern platform practices (containers, Kubernetes, CI/CD, observability)
Experience in PLM/PDM, manufacturing, CAD, or enterprise workflow software
Open-source contributions, publications, or talks related to distributed systems, ML or GenAI systems

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25WD94061, Architecte logiciel, IA appliquée

L'équipe Applied AI de l'organisation Data and Process Management (DPM) d'Autodesk fournit des agents IA natifs du cloud qui rendent nos workflows de gestion des données produit (PDM) et de gestion du cycle de vie des produits (PLM) plus intelligents et plus faciles. Vous avez peut-être une expertise dans les applications GenAI, ou vous avez peut-être déjà déployé des applications traditionnelles de machine learning (recommandations, prévisions, détection d'anomalies) à grande échelle et êtes prêt à vous lancer à fond dans les architectures agentiques. Dans tous les cas, vous construisez dans un souci de fiabilité, de qualité et d'impact.

Maîtriser l'architecture GenAI/ML pour les systèmes agentics de production : utilisation des outils, orchestration, état/mémoire, routage et workflows en plusieurs étapes
Définir la stratégie du modèle en matière de prompting, de récupération (RAG) et de réglage fin, en faisant des compromis sur la base de critères mesurables tels que la qualité, la latence, la sécurité et le coût.
Établir des normes d'évaluation et d'observabilité (tests de régression, surveillance, boucles de rétroaction).
Définir l'orientation technique via des architectures de référence, des bonnes pratiques et des conseils techniques pratiques pour toutes les équipes
Licence ou master en informatique, apprentissage automatique, science des données ou expérience pratique équivalente
Plus de 8 ans d'expérience dans le développement de logiciels cloud natifs en production (systèmes distribués, API, services à forte intensité de données, fiabilité et opérations)
Plus de 4 ans d'expérience dans la mise en production de systèmes basés sur l'IA/l'apprentissage automatique
Applications cloud traditionnelles d'apprentissage automatique (pipelines de formation, déploiement, surveillance, itération)
Expérience dans le déploiement et la maintenance fiables d'applications d'IA en production, la surveillance des performances et l'amélioration au fil du temps
Maîtrise de Python/TypeScript/Java avec de solides connaissances fondamentales en ingénierie (tests, qualité du code, performances, sécurité)
Expérience approfondie dans la conception de pipelines d'évaluation de l'IA et de stratégies de mise en production pour les applications d'IA
Expérience avec AWS/Azure/GCP et les pratiques modernes en matière de plateformes (conteneurs, Kubernetes, CI/CD, observabilité)
Expérience dans les logiciels PLM/PDM, de fabrication, de CAO ou de workflow d'entreprise
Contributions open source, publications ou conférences liées aux systèmes distribués, aux systèmes ML ou GenAI

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