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Autodesk entwickelt Software für Designer, Ingenieure, Bauunternehmen und andere Kreative. Das Portfolio umfasst AutoCAD, Revit und 3ds Max sowie die umfassendere Design and Make Platform, die Design, Visualisierung und Projektmanagement in den Bereichen Bauwesen, Fertigung und Beratung unterstützt. Die Werkzeuge des Unternehmens helfen Teams dabei, Projekte in Bereichen wie Architektur, Ingenieurwesen und industrieller Produktion zu planen und umzusetzen, wobei der Schwerpunkt auf einer effizienten Projektdurchführung und nachhaltigen Ergebnissen liegt.
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Senior-MLOps-Entwickler, KI/ML-Plattform — Toronto (vor Ort)

Leiten Sie den MLOps-Betrieb für Autodesks KI/ML-Plattform in Toronto. Entwickeln Sie zuverlässige Modellbereitstellungspipelines, skalierbare Infrastruktur, Observability und Governance für Produktionssysteme.

CAKanada
123.000 $ – 180.400 $ / Jahr
Vor OrtVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AnsibleAWSAzureDockerGrafanaKubernetesNoSQLPrometheusPythonPyTorchSQLTensorFlowTerraform

Beschreibung

  • Optimieren Sie den MLOps-Betrieb über Autodesks gesamte KI/ML-Plattform hinweg.
  • Entwickeln Sie automatisierte Bereitstellungspipelines für Machine-Learning-Modelle.
  • Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um skalierbare Infrastruktur für Training, Inferenz und Datenverarbeitung zu betreiben.
  • Erstellen und unterstützen Sie Monitoring und Protokollierung für Modellleistung, Systemzustand und Pl effizienz der Plattform.
  • Koordinieren Sie sich mit Datenentwicklern zu Trainings- und Validierungspipelines.
  • Verwalten Sie die Modellversionierung und tragen Sie zur Weiterentwicklung von Governance-Praktiken bei.
  • Wenden Sie Datenschutz-, Ethik-, Sicherheits- und Compliance-Standards auf der gesamten Plattform an.
  • Identifizieren Sie Möglichkeiten zur Automatisierung und Verbesserung des MLOps-Lebenszyklus.
  • Untersuchen Sie Betriebsprobleme und unterstützen Sie die Reaktion auf Vorfälle sowie die Systemwiederherstellung.

Anforderungen

  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in DevOps und MLOps, einschließlich der Bereitstellung und des Betriebs von Machine-Learning-Systemen in der Produktion.
  • Erfahrung mit Infrastructure as Code unter Verwendung von Terraform oder Ansible.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Docker und Kubernetes.
  • Erfahrung mit der Erstellung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines für Machine-Learning-Projekte.
  • Ausgeprägte Skripting-Kenntnisse in Python, Bash oder vergleichbaren Sprachen.
  • Vertrautheit mit Prometheus, Grafana oder dem ELK-Stack.
  • Kenntnisse in MLOps-Sicherheitspraktiken, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance.
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Zusammenarbeitsfähigkeiten für die teamübergreifende Arbeit.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Betriebsprobleme zu diagnostizieren und zu beheben.
  • Erfahrung mit AWS oder Azure ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit SQL, NoSQL oder Data Lakes ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit TensorFlow oder PyTorch ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Git und Jira ist von Vorteil.
  • Vertrautheit mit agilen Methoden ist von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Jährliche Möglichkeiten für einen Barbonus.
  • Für Vertriebspositionen sind Provisionen verfügbar.
  • Aktienzuteilungen.
  • Umfassendes Leistungspaket.
  • Eine persönliche Einarbeitung oder Identitätsprüfung kann erforderlich sein.

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