26WD95654

L'affichage de poste en français suivra / The French job posting follows.

Position Overview

As a Senior Machine Learning QA Developer in the Research Enablement team, you will work side-by-side with researchers, Machine Learning developers and developers, and software developers and developers to define and uphold quality standards for ML systems. You are a quality-focused developer who is passionate about reliable, repeatable evaluation of ML models and data. Your skills span test strategy, automation, and a little MLOps, with a strong software engineering base. You are excited to collaborate across research and product to ship ML capabilities with clear quality gates. You are comfortable working at the intersection of research and product and are competent in using Autodesk CAD software.

Reporting Structure: You will report to an Engineering Manager in Research Enablement.

Location: Toronto, Canada (Hybrid). We are a global team, located in London, San Francisco, Toronto, and remotely. Autodesk is a hybrid-first company, allowing workers to work remotely, in an office, or a mix of both.

Responsibilities

• Define ML quality strategy and acceptance criteria across data, model, and system levels

• Design and maintain model evaluation suites, metrics, and test datasets

• Evaluating CAD RL model outputs for geometric validity or policy stability

• Defining structured rubrics that translate qualitative findings into measurable evaluation gates

• Testing ML Models from product side

• API Testing

• Automate ML QA workflows using Python and CI/CD (e.g., GitHub Actions, Jenkins)

• Create and maintain test harnesses for ML services and APIs

• Mentor teams on ML QA best practices and consistent evaluation standards

• Build quality gates for training and deployment pipelines (e.g., regression checks, drift detection)

• Contribute to multi-team projects and codebases, ensuring code quality and consistency

• Participate in code reviews and provide constructive feedback to peers

• Document and present findings and ideas across the company

Minimum Qualifications

• Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or equivalent experience

• 7+ years of professional experience in software engineering or QA for ML/AI systems

• Strong programming skills in Python, with experience in test automation

• Familiarity with popular CAD environments tooling

• Proficient in Automation and UAT test suite/framework

• Experience designing QA frameworks or platforms used by multiple teams

• Excellent problem-solving skills and attention to detail

• Strong communication and collaboration skills

• Understanding of software architecture and design patterns

• Ability to work in an agile development environment

Preferred Qualifications

• Experience with data validation tooling (e.g., Great Expectations) or labeling workflows

• Familiarity with ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)

• Experience with CI/CD tools and processes

• Experience with data pipelines and orchestration tools (e.g., Airflow, Metaflow)

• Familiarity with MLOps practices (model monitoring, drift, deployment checks)

• Experience with ML evaluation methods, metrics, and benchmarking

• Passion for learning new technologies and improving existing systems

• Experience with cloud providers (e.g., AWS, Azure, Google Cloud Platform)

• Experience testing ML services in production environments

• Knowledge of experiment tracking tools (e.g., Comet, MLflow, Weights & Biases)

The Ideal Candidate

• You demonstrate initiative to provide solutions and to learn and develop new technologies

• Comfortable building QA systems from scratch and writing maintainable automation

• You enjoy learning and collaborating across global locations

• You are comfortable working in newly forming ambiguous areas

• You are comfortable building scalable and maintainable systems that will be relied on by others

• You can communicate well with others

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26WD95654, Développeur principal en tests d’apprentissage automatique

Aperçu du Poste

En tant que développeur senior en assurance qualité pour l'apprentissage automatique au sein de l'équipe « Research Enablement », vous travaillerez en étroite collaboration avec des chercheurs, des développeurs spécialisés en apprentissage automatique, ainsi que des développeurs logiciels afin de définir et de faire respecter les normes de qualité des systèmes d'apprentissage automatique. Vous êtes un développeur soucieux de la qualité, passionné par l'évaluation fiable et reproductible des modèles d'apprentissage automatique et des données.

Vos compétences couvrent la stratégie de test, l'automatisation et un peu de MLOps, avec une solide base en génie logiciel. Vous êtes enthousiaste à l'idée de collaborer entre la recherche et le produit afin de déployer des capacités d'apprentissage automatique avec des critères de qualité clairs. Vous êtes à l'aise pour travailler à la croisée de la recherche et du produit et maîtrisez l'utilisation des logiciels de CAO Autodesk.

Hiérarchie : Vous rendrez compte à un responsable d'ingénierie au sein de l'équipe Research Enablement.

Lieu : Toronto, Canada (hybride). Nous sommes une équipe internationale, basée à Londres, San Francisco, Toronto et en télétravail. Autodesk est une entreprise privilégiant le modèle hybride, permettant à ses collaborateurs de travailler à distance, au bureau ou selon une combinaison des deux.

Responsabilités

• Définir la stratégie de qualité ML et les critères d'acceptation aux niveaux des données, des modèles et des systèmes

• Concevoir et maintenir des suites d'évaluation de modèles, des métriques et des ensembles de données de test

• Évaluer les résultats des modèles de RL CAO pour vérifier la validité géométrique ou la stabilité des politiques

• Définir des grilles d'évaluation structurées qui traduisent les résultats qualitatifs en critères d'évaluation mesurables

• Tester les modèles d'apprentissage automatique du point de vue du produit

• Tester les API

• Automatiser les workflows d'assurance qualité de l'apprentissage automatique à l'aide de Python et de CI/CD (par exemple, GitHub Actions, Jenkins)

• Créer et maintenir des harnais de test pour les services d'apprentissage automatique et les API

• Accompagner les équipes sur les meilleures pratiques en matière d'assurance qualité de l'apprentissage automatique et sur des normes d'évaluation cohérentes

• Mettre en place des contrôles de qualité pour les pipelines de formation et de déploiement (par exemple, contrôles de régression, détection de dérive)

• Contribuer à des projets et à des bases de code impliquant plusieurs équipes, en garantissant la qualité et la cohérence du code

• Participer aux revues de code et fournir des commentaires constructifs à vos pairs

• Documenter et présenter les conclusions et les idées à l’ensemble de l’entreprise

Qualifications Minimales

• Licence en informatique, en ingénierie ou expérience équivalente

• Plus de 7 ans d’expérience professionnelle en génie logiciel ou en assurance qualité pour les systèmes d’apprentissage automatique (ML) et d’intelligence artificielle (IA)

• Solides compétences en programmation Python, avec une expérience en automatisation des tests

• Connaissance des outils courants des environnements de CAO

• Maîtrise des suites/cadres de tests d’automatisation et d’acceptation utilisateur (UAT)

• Expérience dans la conception de cadres ou de plateformes d’assurance qualité utilisés par plusieurs équipes

• Excellentes compétences en résolution de problèmes et souci du détail

• Solides compétences en communication et en collaboration

• Compréhension de l’architecture logicielle et des modèles de conception

• Capacité à travailler dans un environnement de développement agile

Qualifications Souhaitées

• Expérience avec des outils de validation des données (par exemple, Great Expectations) ou des workflows d’étiquetage

• Connaissance des frameworks d’apprentissage automatique (par exemple, PyTorch, TensorFlow)

• Expérience avec les outils et processus CI/CD

• Expérience avec les pipelines de données et les outils d’orchestration (par exemple, Airflow, Metaflow)

• Connaissance des pratiques MLOps (surveillance des modèles, dérive, contrôles de déploiement)

• Expérience des méthodes d’évaluation, des métriques et des benchmarks en ML

• Passion pour l’apprentissage de nouvelles technologies et l’amélioration des systèmes existants

• Expérience avec les fournisseurs de cloud (par exemple, AWS, Azure, Google Cloud Platform)

• Expérience dans le test de services ML en environnement de production

• Connaissance des outils de suivi d’expériences (par exemple, Comet, MLflow, Weights & Biases)

Le Candidat Idéal

• Vous faites preuve d'initiative pour proposer des solutions, apprendre et développer de nouvelles technologies

• Vous êtes à l'aise pour créer des systèmes d'assurance qualité à partir de zéro et écrire des automatisations faciles à maintenir

• Vous appréciez l'apprentissage et la collaboration avec des équipes situées dans le monde entier

• Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines émergents et encore flous

• Vous êtes à l'aise pour créer des systèmes évolutifs et faciles à maintenir sur lesquels d'autres pourront compter

• Vous savez bien communiquer avec les autres

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About Autodesk

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Salary transparency

Salary is one part of Autodesk’s competitive compensation package. 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
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