26WD94877
26WD94877, Principal Research Developer: AEC Data - Generative AI
French translation to follow!/Traduction française à suivre!
Position Overview
Autodesk is leading the transformation of the AEC industry, integrating AI technology into our products. We're enhancing our applications with cloud-native capabilities, including data at scale, edge computing, AI-based solutions, and advanced 3D modeling and graphics. This innovation is happening across our flagship products—AutoCAD, Revit, and Construction Cloud—and Forma, our new Industry Cloud.
As a Principal Research Developer on the AEC Solutions team, you will join a team of technologists to help build foundation models and generative AI tools for the AEC industry. You will work collaboratively to create and interpret design data that can enhance design and engineering workflows.
Report: You will report to the Machine Learning Manager in the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Solutions Team.
Location: We support hybrid work, and you work near our Boston, Massachusetts or Toronto, Canada offices.
Responsibilities
Collaborate with other developers and scientists to develop scalable data pipelines for diverse AEC data sources used in production ML systems, including BIM, CAD, and infrastructure design data
Work with large-scale, multi-modal datasets including text and geometric data, to design novel preprocessing, augmentation, analysis and content understanding
Transform unstructured AEC and infrastructure data into representations suitable for machine learning
Lead cross-functional collaboration with ML Research Scientists and Developers to align data formats with downstream training and fine-tuning of LLMs
Apply deduplication, normalization, and validation techniques to ensure high-quality data in production environments
Architect and optimize pipelines for scalability, reproducibility, and cloud deployment
Mentor junior developers and provide technical guidance on complex data challenges
Drive technical decision-making and influence best practices across the team.
Perform requirements analysis with senior stakeholders, ensuring technical solutions meet both immediate project goals and long-term research objectives
Communicate findings and technical insights through quantitative analysis, visualizations, and clear documentation
Contribute to agile workflows, ensuring flexibility and responsiveness to evolving project needs
Participate in technical planning and roadmap development
Minimum Qualifications
MSc or PhD in Computer Science, Engineering, or a related field
5–8+ years of experience in Machine Learning, Engineering, or related fields
Proven technical leadership, including leading complex projects and influencing technical direction in cross-functional teams
Strong experience in geometric data modeling and processing, including complex 2D/3D representations, computational geometry, and data architectures
Familiarity with machine learning concepts and frameworks and how data is represented for training
Proficiency in Python and strong software deverlopment practices
Ability to translate research ideas into production-grade systems
Excellent communication skills with ability to influence and guide technical decisions
Background in Architecture, Engineering, or Construction (AEC)
Preferred Qualifications
Experience with AEC data formats and workflows (e.g., BIM, IFC, CAD, or civil infrastructure design models)
Exposure to AEC, infrastructure, or reality capture workflows and related platforms such as Autodesk Civil 3D, InfraWorks, ReCap, or similar systems is a plus
Experience delivering production ML or data systems
Strong foundations in core computer science (data structures, algorithms, systems, and scalability)
Understanding of deep learning architectures (CNNs, Transformers) and familiarity with frameworks such as PyTorch
Experience building scalable data or ML pipelines in cloud environments (e.g., AWS, SageMaker)
Experience mentoring senior engineers or leading small technical teams
Track record of driving technical innovation and engineering best practices
The Ideal Candidate
You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) and infrastructure customers by applying machine learning techniques
You are comfortable working in newly forming ambiguous areas where learning and adaptability are key skills
You easily collaborate with others and are comfortable with minimal direction
You are constantly striving to learn new technologies and methodologies
You seek new ways to solve hard problems
You are unafraid to put your ideas out there and fail fast
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26WD94877, Développeur principal de recherche : Données AEC - IA générative
Présentation du poste
Autodesk est à la pointe de la transformation du secteur AEC, en intégrant la technologie IA à ses produits. Nous enrichissons nos applications de fonctionnalités natives du cloud, notamment la gestion de données à grande échelle, l'edge computing, les solutions basées sur l'IA, ainsi que la modélisation et les graphismes 3D avancés. Cette innovation s'étend à l'ensemble de nos produits phares — AutoCAD, Revit et Construction Cloud — ainsi qu'à Forma, notre nouveau Industry Cloud.
En tant que développeur principal de recherche au sein de l'équipe Solutions AEC, vous rejoindrez une équipe de technologues pour aider à créer des modèles de base et des outils d'IA générative destinés au secteur AEC. Vous travaillerez en collaboration pour créer et interpréter des données de conception susceptibles d'améliorer les workflows de conception et d'ingénierie.
Supérieur hiérarchique: Vous rendrez compte au responsable de l’apprentissage automatique au sein de l’équipe Solutions AEC (Architecture, Ingénierie et Construction).
Lieu: Nous encourageons le travail hybride, et vous travaillerez à proximité de nos bureaux de Boston, dans le Massachusetts, ou de Toronto, au Canada.
Responsabilités
Collaborer avec d’autres développeurs et scientifiques pour développer des pipelines de données évolutifs pour diverses sources de données AEC utilisées dans les systèmes d’apprentissage automatique en production, y compris les données BIM, CAO et de conception d’infrastructures
Travailler avec des ensembles de données multimodaux à grande échelle, comprenant notamment des données textuelles et géométriques, afin de concevoir des méthodes novatrices de prétraitement, d’augmentation, d’analyse et de compréhension du contenu
Transformer des données AEC et d’infrastructure non structurées en représentations adaptées à l’apprentissage automatique
Diriger la collaboration interfonctionnelle avec les chercheurs et développeurs en apprentissage automatique afin d’aligner les formats de données sur la formation en aval et le réglage fin des modèles de langage (LLM)
Appliquer des techniques de déduplication, de normalisation et de validation pour garantir des données de haute qualité dans les environnements de production
Concevoir et optimiser des pipelines pour garantir l'évolutivité, la reproductibilité et le déploiement dans le cloud
Encadrer les développeurs juniors et fournir des conseils techniques sur les défis liés aux données complexes
Piloter la prise de décision technique et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l'équipe
Réaliser des analyses des besoins avec les parties prenantes de haut niveau, en veillant à ce que les solutions techniques répondent à la fois aux objectifs immédiats du projet et aux objectifs de recherche à long terme
Communiquer les résultats et les connaissances techniques par le biais d'analyses quantitatives, de visualisations et d'une documentation claire
Contribuer à des workflows agiles, en garantissant flexibilité et réactivité face à l'évolution des besoins du projet
Participer à la planification technique et à l’élaboration de la feuille de route
Qualifications minimales
Master ou doctorat en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe
5 à 8 ans d’expérience ou plus en apprentissage automatique, en ingénierie ou dans des domaines connexes
Compétences avérées en leadership technique, notamment dans la direction de projets complexes et l’orientation technique au sein d’équipes interfonctionnelles
Solide expérience en modélisation et traitement de données géométriques, y compris les représentations 2D/3D complexes, la géométrie computationnelle et les architectures de données
Connaissance des concepts et des frameworks d’apprentissage automatique, ainsi que de la manière dont les données sont représentées pour l’entraînement
Maîtrise de Python et solides pratiques de développement logiciel
Capacité à traduire des idées de recherche en systèmes prêts pour la production
Excellentes compétences en communication, avec la capacité d’influencer et d’orienter les décisions techniques
Expérience dans le domaine de l’architecture, de l’ingénierie ou de la construction (AEC)
Qualifications souhaitées
Expérience des formats de données et des flux de travail AEC (par exemple, BIM, IFC, CAO ou modèles de conception d’infrastructures civiles)
Une expérience des flux de travail AEC, d’infrastructure ou de capture de la réalité, ainsi que des plateformes associées telles qu’Autodesk Civil 3D, InfraWorks, ReCap ou des systèmes similaires, est un atout
Expérience dans la mise en œuvre de systèmes de ML ou de données en production
Solides bases en informatique fondamentale (structures de données, algorithmes, systèmes et évolutivité)
Compréhension des architectures d'apprentissage profond (CNN, Transformers) et familiarité avec des frameworks tels que PyTorch
Expérience dans la mise en place de pipelines de données ou d'apprentissage automatique évolutifs dans des environnements cloud (par exemple, AWS, SageMaker)
Expérience dans le mentorat d'ingénieurs seniors ou la direction de petites équipes techniques
Expérience avérée dans la promotion de l'innovation technique et des meilleures pratiques d'ingénierie
Le candidat idéal
Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients des secteurs de l'AEC (architecture, ingénierie et construction) et des infrastructures en appliquant des techniques d'apprentissage automatique
Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines émergents et flous où l'apprentissage et l'adaptabilité sont des compétences clés
Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise avec un minimum de directives
Vous vous efforcez constamment d'apprendre de nouvelles technologies et méthodologies
Vous recherchez de nouvelles façons de résoudre des problèmes complexes
Vous n'avez pas peur de proposer vos idées et d'échouer rapidement
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