Senior Machine Learning Developer, 3D Geometry & Multimodal AI

Job Requisition ID #

26WD99904

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

26WD99904, Machine Learning Developer 3D Geometry & Multimodal AI

Position Overview

We are seeking a Senior Machine Learning Developer to design, develop, and deploy machine learning solutions for next-generation AI-powered capabilities within Autodesk products. The ideal candidate has expertise across the machine learning lifecycle, including research, experimentation, data pipelines, model training, evaluation, MLOps, and production deployment.

You will work closely with researchers and developers to develop innovative AI solutions involving 3D geometry, multimodal AI, and generative AI, helping transform research into production-ready product capabilities. You enjoy solving complex technical problems, exploring new ideas, and collaborating across teams to deliver scalable, high-quality machine learning solutions.

• Design, develop, and optimize machine learning models for AI-powered product features involving 3D geometry, multimodal AI, and generative AI
• Build and maintain scalable data pipelines and machine learning workflows for data preparation, model training, evaluation, and inference
• Work with complex datasets and representations for model training, evaluation, and analysis
• Design and implement evaluation methodologies, benchmarks, and experiments to measure model performance, robustness, and quality
• Collaborate with researchers and developers to transform experimental ideas into scalable, production-ready product capabilities
• Build and maintain MLOps workflows supporting model versioning, deployment, monitoring, and continuous improvement
• Analyze model performance, identify failure modes, and implement improvements to enhance model accuracy, reliability, and efficiency
• Document and present technical designs, experimental results, and findings to collaborators and leadership

• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Machine Learning, Engineering, or equivalent industry experience
• 5+ years of professional experience developing machine learning solutions
• Experience working across the machine learning lifecycle, including research, data pipelines, model training, evaluation, MLOps, and production deployment
• Experience working in research or experimental environments with evolving requirements
• Proficiency with modern deep learning frameworks (e.g., PyTorch, Hugging Face)
• Experience with computational geometry and 3D data (e.g., meshes, B-Rep models)
• Experience working with complex data representations, including 2D and 3D geometry
• Experience with version control, reproducibility, and deploying machine learning models
• Hands-on experience using modern AI/GenAI tools to improve software development, experimentation, or machine learning workflows
• Excellent written and verbal communication skills

• Advanced degree (MSc/PhD) in Machine Learning, Computer Science, or a related field
• Experience with LLMs or generative AI systems (e.g., fine-tuning, prompting, evaluation, or agentic workflows)
• Experience scaling machine learning training and data pipelines (e.g., using Ray or similar frameworks)
• Experience with cloud platforms and services (e.g., AWS, Azure, Google Cloud Platform)
• Knowledge of the design, manufacturing, AEC, or media & entertainment industries
• Experience with Autodesk or similar products (e.g., CAD, CAE, CAM)

• Concevoir, développer et optimiser des modèles d'apprentissage automatique pour des fonctionnalités de produits basées sur l'IA impliquant la géométrie 3D, l'IA multimodale et l'IA générative
• Construire et maintenir des pipelines de données et des workflows d'apprentissage automatique évolutifs pour la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation et l'inférence
• Travailler avec des ensembles de données et des représentations complexes pour l'entraînement, l'évaluation et l'analyse des modèles
• Concevoir et mettre en œuvre des méthodologies d'évaluation, des tests de performance et des expériences pour mesurer les performances, la robustesse et la qualité des modèles
• Collaborer avec des chercheurs et des développeurs pour transformer des idées expérimentales en fonctionnalités de produit évolutives et prêtes pour la production
• Mettre en place et maintenir des workflows MLOps prenant en charge la gestion des versions, le déploiement, la surveillance et l'amélioration continue des modèles
• Analyser les performances des modèles, identifier les modes de défaillance et mettre en œuvre des améliorations pour renforcer la précision, la fiabilité et l'efficacité des modèles
• Documenter et présenter les conceptions techniques, les résultats expérimentaux et les conclusions aux collaborateurs et à la direction

• Licence ou master en informatique, apprentissage automatique, ingénierie, ou expérience professionnelle équivalente
• Au moins 5 ans d'expérience professionnelle dans le développement de solutions d'apprentissage automatique
• Expérience couvrant l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris la recherche, les pipelines de données, l'entraînement des modèles, l'évaluation, les MLOps et le déploiement en production
• Expérience de travail dans des environnements de recherche ou expérimentaux aux exigences en constante évolution
• Maîtrise des frameworks modernes d'apprentissage profond (par exemple, PyTorch, Hugging Face)
• Expérience en géométrie computationnelle et en données 3D (par exemple, maillages, modèles B-Rep)
• Expérience de travail avec des représentations de données complexes, y compris la géométrie 2D et 3D
• Expérience en gestion de versions, en reproductibilité et en déploiement de modèles d'apprentissage automatique
• Expérience pratique de l'utilisation d'outils modernes d'IA/IA générative pour améliorer le développement logiciel, l'expérimentation ou les workflows d'apprentissage automatique
• Excellentes compétences en communication écrite et orale

• Diplôme de niveau master ou doctorat (MSc/PhD) en apprentissage automatique, en informatique ou dans un domaine connexe
• Expérience avec les grands modèles de langage (LLM) ou les systèmes d'IA générative (par exemple : réglage fin, formulation de prompts, évaluation ou workflows agentiques)
• Expérience dans la mise à l'échelle de l'entraînement en apprentissage automatique et des pipelines de données (par exemple, à l'aide de Ray ou de frameworks similaires)
• Expérience des plateformes et services cloud (par exemple, AWS, Azure, Google Cloud Platform)
• Connaissance des secteurs de la conception, de la fabrication, de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction (AEC), ou des médias et du divertissement
• Expérience avec Autodesk ou des produits similaires (par exemple, CAO, IAO, FAO)