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Principal Research Engineer: AEC Geometric Data-Generative AI US or Canada
Autodesk
Design and make software for architecture, engineering, construction, and entertainment industries.
Develop and lead the creation of scalable data pipelines for AEC industry data, providing technical guidance and mentorship to junior engineers.
21d ago
C$146,900 - C$237,600
Intermediate (4-7 years)
Full Time
Montreal, Quebec, Canada
Hybrid
Company Size
11,600 Employees
Service Specialisms
Design
Engineering
Construction
Architecture
Consulting
Product Development
Technology Solutions
Software Development
Sector Specialisms
Building Design
Construction
Automotive
Building Product Manufacturing
3D Animation
Architecture
Engineering
Construction Professionals
Role
What you would be doing
data engineering
pipeline optimization
technical leadership
data transformation
cross-functional collaboration
mentorship
Travailler avec des ensembles de données multimodales à grande échelle, y compris des données textuelles et géométriques, pour prendre en charge le prétraitement, l'augmentation, l'analyse et la compréhension du contenu
Transform unstructured AEC data into representations suitable for machine learning
Mentor junior engineers and provide technical guidance on complex data engineering challenges
Apply deduplication, normalization, and validation techniques to ensure high-quality data at scale
Lead initiatives to communicate findings through quantitative analysis, visuals, and clear insights
Lead cross-functional collaboration with ML Research Scientists and Engineers to align data formats with downstream training and fine-tuning of LLMs
Architect and optimize pipelines for scalability, reproducibility, and cloud deployment
Drive technical decision-making and influence engineering best practices across the team
Encadrer les ingénieurs juniors et fournir des conseils techniques sur les défis complexes liés à l'ingénierie des données
Diriger la collaboration interfonctionnelle avec les chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique afin d'aligner les formats de données avec la formation en aval et le réglage fin des LLM
Transformer les données AEC non structurées en représentations adaptées à l'apprentissage automatique
Vous recherchez de nouvelles façons de résoudre des problèmes difficiles et pouvez guider les autres dans leurs approches de résolution de problèmes
Perform requirements analysis, working with team members of different levels and documenting solutions clearly
Participate in technical planning and roadmap development
Lead and collaborate with other engineers to develop scalable data pipelines for diverse AEC data sources
Contribute to agile workflows, ensuring flexibility and responsiveness to evolving project needs
Diriger et collaborer avec d'autres ingénieurs afin de développer des pipelines de données évolutifs pour diverses sources de données AEC
Piloter la prise de décision technique et influencer les meilleures pratiques d'ingénierie au sein de l'équipe
Work with large-scale, multi-modal datasets including text and geometric data, to support preprocessing, augmentation, analysis and content understanding
Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise pour assurer un leadership technique avec un minimum de directives
What you bring
computational geometry
deep learning
aws/sagemaker
python
team leadership
msc
Experience with computational geometry and geometric data methods
Vous n'avez pas peur d'exprimer vos idées, d'échouer rapidement et de contribuer à créer une culture d'innovation et d'apprentissage
Connaissance des concepts et des cadres de l'apprentissage automatique et de la manière dont les données sont représentées pour la formation
Background in Architecture, Engineering, or Construction (AEC)
Understanding of deep learning architectures (CNNs, Transformers) and familiarity with frameworks like PyTorch or Lightning
Expérience avérée dans la promotion de l'innovation technique et des meilleures pratiques
Track record of driving technical innovation and best practices
Participer à la planification technique et à l'élaboration de la feuille de route
Knowledge of the AEC industry and its specific data processing challenges
Experience with AWS cloud services and SageMaker Studio for scalable data processing
Experience managing or leading small technical teams
Maîtrise en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe
2 ans d'expérience dans la direction de projets techniques ou le mentorat d'ingénieurs juniors
7 à 10 ans d'expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'ingénierie ou dans des domaines connexes
Ability to translate theoretical concepts into practical solutions and prototypes
7-10+ years of experience in Machine Learning, Engineering, or related fields
Expérience en architecture, ingénierie ou construction (AEC)
Proficiency in Python and strong software engineering practices
Expérience pratique de la modélisation, de l'architecture et du traitement des données dans plusieurs représentations, y compris la géométrie 2D/3D
Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines nouveaux et ambigus où l'apprentissage et l'adaptabilité sont des compétences clés
You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) customers by applying machine learning techniques
Solid understanding of core computer science algorithms and scalability considerations
Solides compétences en documentation pour le code, les architectures et les expériences
Demonstrated ability to provide technical leadership in cross-functional environments
2+ years of experience leading technical projects or mentoring junior engineers
Expérience des services cloud AWS et de SageMaker Studio pour le traitement évolutif des données
Excellent communication skills with ability to influence and guide technical decisions
Strong documentation skills for code, architectures, and experiments
You seek new ways to solve hard problems and can guide others in problem-solving approaches
Connaissance du secteur AEC et de ses défis spécifiques en matière de traitement des données
Expérience dans la gestion ou la direction de petites équipes techniques
Maîtrise de Python et solides pratiques en génie logiciel
MSc in Computer Science, Engineering, or a related field
Concevoir et optimiser des pipelines pour la scalabilité, la reproductibilité et le déploiement dans le cloud
Solide compréhension des algorithmes informatiques de base et des considérations relatives à l'évolutivité
Hands-on experience in data modeling, architecture, and processing across multiple representations, including 2D/3D geometry
Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients AEC (architecture, ingénierie et construction) en appliquant des techniques d'apprentissage automatique
You easily collaborate with others and are comfortable providing technical leadership with minimal direction
Expérience de la géométrie computationnelle et des méthodes de données géométriques
Effectuer l'analyse des besoins, en collaboration avec des membres de l'équipe de différents niveaux, et documenter clairement les solutions
Contribuer à des flux de travail agiles, en garantissant la flexibilité et la réactivité face à l'évolution des besoins des projets
Compréhension des architectures d'apprentissage profond (CNN, Transformers) et familiarité avec des cadres tels que PyTorch ou Lightning
You are comfortable working in newly forming ambiguous areas where learning and adaptability are key skills
Excellentes compétences en communication avec la capacité d'influencer et de guider les décisions techniques
Experience with AEC data formats (e.g., BIM models, IFC files, CAD files, Drawing Sets)
Diriger des initiatives visant à communiquer les résultats par le biais d'analyses quantitatives, de visuels et d'informations claires
Expérience avec les formats de données AEC (par exemple, modèles BIM, fichiers IFC, fichiers CAO, jeux de dessins)
Capacité avérée à assurer un leadership technique dans des environnements interfonctionnels
Appliquer des techniques de déduplication, de normalisation et de validation pour garantir des données de haute qualité à grande échelle
Capacité à traduire des concepts théoriques en solutions pratiques et en prototypes
Familiarity with machine learning concepts and frameworks and how data is represented for training
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