Software Engineer, Data.

Lokalizacja: Hybrydowa - Elastyczne lokalizacje pracy (Londyn, San Francisco, Toronto, Zdalnie)

Jako Inżynier Oprogramowania, Dane w Autodesk Research, będziesz współpracować z najwyższej klasy badaczami i inżynierami, aby rozwijać innowacyjne funkcje produktów napędzanych przez ML. Naszym celem jest budowanie skalowalnych potoków danych do agregowania, przygotowywania i przetwarzania danych do aplikacji uczenia maszynowego. Powinieneś mieć pasję do rozwiązywania problemów i tworzenia rozwiązań, które pomogą naszym klientom wyobrażać sobie, projektować i tworzyć lepszy świat.

Rola ta polega na pracy na styku badań i rozwoju produktów, gdzie będziesz mieć możliwość rozwijania funkcji AI generatywnej w produktach Autodesk. Będziesz podlegać Senior Managerowi, Generative AI w Autodesk Research i korzystać z elastycznego, hybrydowego układu pracy.

• Współpraca z różnorodnym, globalnym zespołem badaczy i inżynierów przy projektach inżynieryjnych produktów.
• Rozwój skalowalnych, rozproszonych systemów do przetwarzania, filtrowania i wdrażania zestawów danych do uczenia maszynowego.
• Przetwarzanie dużych, niestrukturyzowanych, wielomodalnych źródeł danych (tekst, obrazy, modele 3D, fragmenty kodu, metadane) do zastosowania w uczeniu maszynowym.
• Przeprowadzanie i analiza eksperymentów z danymi w celu uzyskania praktycznych wniosków.
• Tworzenie wizualizacji danych i podsumowań w celu komunikowania cech danych badaczom i kierownictwu.
• Współpraca z zespołami prawnymi i ds. zaufania w celu zapewnienia etycznego i zgodnego z przepisami wykorzystania danych.
• Tworzenie bezpiecznych potoków danych zgodnie z najlepszymi praktykami bezpieczeństwa.
• Pisanie dobrze udokumentowanego, testowalnego i łatwego do zrozumienia kodu.
• Rozwiązywanie problemów i dostarczanie rozwiązań w przypadku pojawiających się problemów.

• Licencjat lub magisterium z informatyki lub równoważne doświadczenie w branży.
• 3+ lat doświadczenia w zarządzaniu wersjami oprogramowania, testowaniu jednostkowym i opracowywaniu potoków wdrażania.
• Doświadczenie w modelowaniu danych, architekturze i przetwarzaniu dla różnych reprezentacji danych, w tym geometrii 2D i 3D.
• Znajomość usług i architektur chmurowych (np. AWS, Azure).
• Biegłość w dokumentowaniu kodu, architektur i eksperymentów.
• Doświadczenie z relacyjnymi (np. MySQL, PostgreSQL) i NoSQL bazami danych (np. MongoDB, Cassandra).
• Znajomość frameworków takich jak Ray data, Metaflow, Hadoop, Spark lub Hive.
• Doświadczenie z magazynami danych wektorowych.
• Biegłość w systemach Linux i terminalach bash.
• Znajomość architektur chmurowych i koncepcji sieciowych.

• Doświadczenie z geometrią obliczeniową, taką jak przetwarzanie danych reprezentacji siatki lub granic.
• Doświadczenie wyszukiwania i odzyskiwania modeli CAD w systemach PLM lub innych przeszukiwalnych bazach danych CAD.
• Silna znajomość statystyki i narzędzi do analizy danych, takich jak