Principal Research Engineer: AEC Geometric Data-Generative AI US or Canada

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

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 Senior Research Engineer, 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, while providing technical leadership and mentoring to junior team members. 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 in US or Canada.

Responsibilities

• Lead and collaborate with other engineers to develop scalable data pipelines for diverse AEC data sources

• Mentor junior engineers and provide technical guidance on complex data engineering challenges

• Work with large-scale, multi-modal datasets including text and geometric data, to support preprocessing, augmentation, analysis and content understanding

• Transform unstructured AEC data into representations suitable for machine learning

• Lead cross-functional collaboration with ML Research Scientists and Engineers to align data formats with downstream training and fine-tuning of LLMs

• Apply deduplication, normalization, and validation techniques to ensure high-quality data at scale

• Architect and optimize pipelines for scalability, reproducibility, and cloud deployment

• Drive technical decision-making and influence engineering best practices across the team

• Perform requirements analysis, working with team members of different levels and documenting solutions clearly

• Lead initiatives to communicate findings through quantitative analysis, visuals, and clear insights

• Contribute to agile workflows, ensuring flexibility and responsiveness to evolving project needs

• Participate in technical planning and roadmap development

Minimum Qualifications

• MSc in Computer Science, Engineering, or a related field

• 7-10+ years of experience in Machine Learning, Engineering, or related fields

• 2+ years of experience leading technical projects or mentoring junior engineers

• Demonstrated ability to provide technical leadership in cross-functional environments

• Hands-on experience in data modeling, architecture, and processing across multiple representations, including 2D/3D geometry

• Experience with computational geometry and geometric data methods

• Familiarity with machine learning concepts and frameworks and how data is represented for training

• Proficiency in Python and strong software engineering practices

• Ability to translate theoretical concepts into practical solutions and prototypes

• Strong documentation skills for code, architectures, and experiments

• Background in Architecture, Engineering, or Construction (AEC)

• Excellent communication skills with ability to influence and guide technical decisions

Preferred Qualifications

• Experience with AEC data formats (e.g., BIM models, IFC files, CAD files, Drawing Sets)

• Knowledge of the AEC industry and its specific data processing challenges

• Understanding of deep learning architectures (CNNs, Transformers) and familiarity with frameworks like PyTorch or Lightning

• Solid understanding of core computer science algorithms and scalability considerations

• Experience with AWS cloud services and SageMaker Studio for scalable data processing

• Experience managing or leading small technical teams

• Track record of driving technical innovation and best practices

The Ideal Candidate

• You are passionate about solving problems for AEC (Architecture, Engineering, and Construction) 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 providing technical leadership with minimal direction

• You are constantly striving to learn new technologies and methodologies while helping others grow

• You seek new ways to solve hard problems and can guide others in problem-solving approaches

• You are unafraid to put your ideas out there, fail fast, and help create a culture of innovation and learning

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Description du poste

Autodesk est à la pointe de la transformation du secteur AEC, en intégrant la technologie IA dans ses produits. Nous améliorons nos applications grâce à des fonctionnalités natives du cloud, notamment des données à grande échelle, l'edge computing, des solutions basées sur l'IA et des fonctionnalités avancées de modélisation et de graphisme 3D. Cette innovation concerne l'ensemble de nos produits phares (AutoCAD, Revit et Construction Cloud) ainsi que Forma, notre nouveau cloud industriel.

En tant qu'ingénieur de recherche senior au sein de l'équipe AEC Solutions, vous rejoindrez une équipe de technologues afin de contribuer à la création de modèles de base et d'outils d'IA générative pour le secteur AEC. Vous travaillerez en collaboration afin de créer et d'interpréter des données de conception susceptibles d'améliorer les workflows de conception et d'ingénierie, tout en assurant le leadership technique et le mentorat des membres juniors de l'équipe. Hiérarchie : vous rendrez compte au responsable Machine Learning de l'équipe Architecture, Engineering, and Construction (AEC) Solutions.

Lieu : Nous encourageons le travail hybride, et vous travaillerez aux États-Unis ou au Canada.

Responsabilités

• Diriger et collaborer avec d'autres ingénieurs afin de développer des pipelines de données évolutifs pour diverses sources de données AEC

• Encadrer les ingénieurs juniors et fournir des conseils techniques sur les défis complexes liés à l'ingénierie des données

• Travailler avec des ensembles de données multimodales à grande échelle, y compris des données textuelles et géométriques, pour prendre en charge le prétraitement, l'augmentation, l'analyse et la compréhension du contenu

• Transformer les données AEC non structurées en représentations adaptées à l'apprentissage automatique

• Diriger la collaboration interfonctionnelle avec les chercheurs et ingénieurs en apprentissage automatique afin d'aligner les formats de données avec la formation en aval et le réglage fin des LLM

• Appliquer des techniques de déduplication, de normalisation et de validation pour garantir des données de haute qualité à grande échelle

• Concevoir et optimiser des pipelines pour la scalabilité, la reproductibilité et le déploiement dans le cloud

• Piloter la prise de décision technique et influencer les meilleures pratiques d'ingénierie au sein de l'équipe

• Effectuer l'analyse des besoins, en collaboration avec des membres de l'équipe de différents niveaux, et documenter clairement les solutions

• Diriger des initiatives visant à communiquer les résultats par le biais d'analyses quantitatives, de visuels et d'informations claires

• Contribuer à des flux de travail agiles, en garantissant la flexibilité et la réactivité face à l'évolution des besoins des projets

• Participer à la planification technique et à l'élaboration de la feuille de route

Qualifications minimales

• Maîtrise en informatique, ingénierie ou dans un domaine connexe

• 7 à 10 ans d'expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'ingénierie ou dans des domaines connexes

• 2 ans d'expérience dans la direction de projets techniques ou le mentorat d'ingénieurs juniors

• Capacité avérée à assurer un leadership technique dans des environnements interfonctionnels

• Expérience pratique de la modélisation, de l'architecture et du traitement des données dans plusieurs représentations, y compris la géométrie 2D/3D

• Expérience de la géométrie computationnelle et des méthodes de données géométriques

• Connaissance des concepts et des cadres de l'apprentissage automatique et de la manière dont les données sont représentées pour la formation

• Maîtrise de Python et solides pratiques en génie logiciel

• Capacité à traduire des concepts théoriques en solutions pratiques et en prototypes

• Solides compétences en documentation pour le code, les architectures et les expériences

• Expérience en architecture, ingénierie ou construction (AEC)

• Excellentes compétences en communication avec la capacité d'influencer et de guider les décisions techniques

Qualifications souhaitées

• Expérience avec les formats de données AEC (par exemple, modèles BIM, fichiers IFC, fichiers CAO, jeux de dessins)

• Connaissance du secteur AEC et de ses défis spécifiques en matière de traitement des données

• Compréhension des architectures d'apprentissage profond (CNN, Transformers) et familiarité avec des cadres tels que PyTorch ou Lightning

• Solide compréhension des algorithmes informatiques de base et des considérations relatives à l'évolutivité

• Expérience des services cloud AWS et de SageMaker Studio pour le traitement évolutif des données

• Expérience dans la gestion ou la direction de petites équipes techniques

• Expérience avérée dans la promotion de l'innovation technique et des meilleures pratiques

Le candidat idéal

• Vous êtes passionné par la résolution de problèmes pour les clients AEC (architecture, ingénierie et construction) en appliquant des techniques d'apprentissage automatique

• Vous êtes à l'aise pour travailler dans des domaines nouveaux et ambigus où l'apprentissage et l'adaptabilité sont des compétences clés

• Vous collaborez facilement avec les autres et êtes à l'aise pour assurer un leadership technique avec un minimum de directives

• Vous vous efforcez constamment d'apprendre de nouvelles technologies et méthodologies tout en aidant les autres à se développer

• Vous recherchez de nouvelles façons de résoudre des problèmes difficiles et pouvez guider les autres dans leurs approches de résolution de problèmes

• Vous n'avez pas peur d'exprimer vos idées, d'échouer rapidement et de contribuer à créer une culture d'innovation et d'apprentissage

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