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5%Bonus
Principal Research Engineer: AEC Geometric Data-Generative AI US or Canada
Autodesk
Developing scalable data pipelines and generative AI tools for AEC industry
20d ago
C$146,900 - C$237,600
Intermediate (4-7 years)
Full Time
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 preprocessing
feature engineering
cloud deployment
team mentorship
cross-functional leadership
requirements analysis
- 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
geometric data
aws sagemaker
deep learning
team leadership
msc degree
python proficiency
- 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
Information not given or found
Training + DevelopmentInformation not given or found
Interview process
Information not given or found
Visa SponsorshipInformation not given or found
Security clearance- criminal background checks may be conducted for all candidates
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Company
Overview
Founded in 1982
Year of establishment
Marks the beginning of Autodesk's journey in pioneering design software solutions.
- Pioneered software for 2D and 3D design, revolutionizing industries.
- Known for products like AutoCAD, it reshaped architecture, engineering, and manufacturing workflows.
- Empowering creators in fields from construction to digital media, enabling more innovative designs.
- Develops tools used in iconic projects, from skyscrapers to blockbuster movies.
- Pushes the boundaries of design technology, leading the way in artificial intelligence and automation.
- Software is a cornerstone in diverse sectors, from industrial to infrastructure, energy, and entertainment.
- Cloud-based solutions streamline design processes and foster real-time collaboration across industries.
- A leader in 3D design software, with solutions powering projects in every corner of the globe.
- Committed to shaping the future of digital design, bringing complex visions to life.
- Innovation: We believe in the power of creativity to push boundaries and change the world.
- Collaboration: We work together to create solutions that make a difference.
- Customer Success: We are focused on delivering products and services that help our customers succeed.
- Sustainability: We are committed to making a positive impact on the planet and communities.
- Integrity: We act with honesty and uphold the highest ethical standards.
- Inclusion: We embrace diverse perspectives and strive for an environment where everyone belongs.
2023
Net-zero commitment
Aiming to achieve net-zero carbon status, a critical step in combating climate change.
35%
Carbon emissions reduction
Significant reduction in overall carbon footprint across all emission scopes since 2019.
- Designing products that help users make more sustainable decisions, including tools for low-carbon building design.
- Aims to advance climate resilience by providing tools to better predict and plan for climate risks.
- Promotes circular design principles and helps customers optimize material use and reduce waste.
30% Female Workforce
Gender Diversity
As of 2023, 30% of the global workforce identifies as female, highlighting progress in gender diversity across the organization.
25% Leadership Representation
Female Leadership
25% of leadership positions are held by women, indicating strides toward gender parity in executive roles.
2025 Diversity Goal
Leadership Commitment
A strategic initiative to boost representation of underrepresented groups in leadership positions by 2025.
12 Employee Groups
Employee Resource Networks
Twelve employee resource groups are supported, fostering inclusion and community for diverse populations including women, LGBTQ+, and veterans.
- Leadership Commitment: Has set a goal to increase representation of underrepresented groups in leadership by 2025.
- Inclusive Hiring: Implements inclusive recruitment practices and strives for diverse candidate slates for all roles.
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