Senior ML Engineer - eCommerce & Personalization

Job Requisition ID #

25WD90528

The French translation can be found below!/La traduction en français se trouve plus bas!

Position Overview

This role can be remote within the U.S. or Canada, though San Francisco is the preferred location.

At GET (Growth Experience Technology), we're transforming how customers discover, buy, and use Autodesk. Our mission is to build seamless, data-informed digitalexperiences that are intuitive, personalized, and scalable-empowering both our
customers and internal teams.
We're investing in smarter platforms, connected sales and marketing systems, and technologies that unlock deeper customer insights and faster decision-making. We're looking for a Principal (Staff) Machine Learning Engineer to help shape the

• Guide the design, training, and deployment of ML models for real-time personalization across Autodesk's eCommerce ecosystem
• Collaborate with Product Managers and Experience Designers to define what and how personalization should be implemented
• Translate business pain points into scalable ML or analytics solutions
• Work closely with the MLOps team to productionize models and ensure real-time inference performance
• Develop experimentation frameworks and run A/B tests to measure impact (e.g., CTR, bounce rate, add-to-cart rate)
• Build models that scale across product categories, including third-party integrations for Autodesk's evolving marketplace
• Promote a data-informed culture by contributing to initiatives in segmentation, recommendation systems, forecasting, churn prediction, and product analytics
• Mentor and support team members, fostering a collaborative and inclusive environment

• Background in Data Science, Statistics, Computer Science, or a related field (we also welcome applicants from non-traditional DS backgrounds)
• 7+ years of hands-on related experience. We value experience with machine learning infrastructure, model deployment, optimization and with software design, architecture, and product development
• Knowledge of data mining, information retrieval, and statistical modelling
• Exposure to A/B testing and experimental design
• Experience applying statistical and probabilistic methods to solve real-world problems; familiarity with financial modeling is a plus
• Ability to connect data insights to business outcomes
• Experience in eCommerce, marketing technology, go-to-market systems, or otherhigh-scale data environments (e.g., fintech, social platforms)

• Advanced degree preferred but not required. Equivalent industry experience is highly valued
• Familiarity with cloud ML platforms (AWS, Azure) and MLOps practices
• Experience with personalization systems and real-time inference pipelines

• Guider la conception, la formation et le déploiement de modèles ML pour une personnalisation en temps réel dans l'écosystème e-commerce d'Autodesk
• Collaborer avec les chefs de produit et les concepteurs d'expérience pour définir ce que doit être la personnalisation et comment elle doit être mise en œuvre
• Traduire les points faibles de l'entreprise en solutions ML ou analytiques évolutives
• Travailler en étroite collaboration avec l'équipe MLOps pour mettre en production les modèles et garantir des performances d'inférence en temps réel
• Développer des cadres d'expérimentation et effectuer des tests A/B pour mesurer l'impact (par exemple, CTR, taux de rebond, taux d'ajout au panier)
• Construire des modèles évolutifs pour toutes les catégories de produits, y compris les intégrations tierces pour le marché en pleine évolution d'Autodesk
• Promouvoir une culture fondée sur les données en contribuant à des initiatives dans les domaines de la segmentation, des systèmes de recommandation, des prévisions, de la prédiction du taux de désabonnement et de l'analyse des produits
• Encadrer et soutenir les membres de l'équipe, en favorisant un environnement collaboratif et inclusif

• Formation en science des données, statistiques, informatique ou dans un domaine connexe (nous acceptons également les candidats issus de formations non traditionnelles en science des données)
• Plus de 7 ans d'expérience pratique dans le domaine. Nous apprécions l'expérience en matière d'infrastructure d'apprentissage automatique, de déploiement de modèles, d'optimisation, de conception de logiciels, d'architecture et de développement de produits
• Connaissance de l'exploration de données, de la recherche d'informations et de la modélisation statistique
• Expérience des tests A/B et de la conception expérimentale
• Expérience dans l'application de méthodes statistiques et probabilistes pour résoudre des problèmes concrets ; la connaissance de la modélisation financière est un plus
• Capacité à relier les informations issues des données aux résultats commerciaux
• Expérience dans le commerce électronique, les technologies marketing, les systèmes de mise sur le marché ou d'autres environnements de données à grande échelle (par exemple, les technologies financières, les plateformes sociales)

• Diplôme de niveau supérieur souhaité mais non obligatoire. Une expérience équivalente dans le secteur est très appréciée
• Connaissance des plateformes ML cloud (AWS, Azure) et des pratiques MLOps
• Expérience des systèmes de personnalisation et des pipelines d'inférence en temps réel