Senior/Principal Software Engineer, AI/ML Data Systems
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Autodesk is a global leader in design and make technology, with expertise across architecture, engineering, construction, design, manufacturing, and entertainment.Job Requisition ID #
25WD9007425WD90074, Senior/Principal Software Engineer, AI/ML Data Systems
French translation to follow!/Traduction française à suivre!
Position Overview
Join us to design the core data systems powering both traditional machine learning and cutting-edge generative AI/LLM workflows. As a Senior/Principal Software Engineer, youâll specialize in one of two tracks:
Data & Feature Store Infrastructure: Build scalable backend systems for data ingestion, batch/streaming ETL pipelines, feature stores, vector-enabled APIs, and data compliance
Labeling & Human Feedback Systems: Design multimodal annotation platforms (text, image, audio, video, 3D), develop RLHF workflows (instruction tuning, output ranking), and drive LLM-assisted labeling innovations
Youâll work closely with ML engineers, MLOps, and product teams to deliver high-impact data and labeling solutions at scale. Reporting to the Head of AI & ML Platform, youâll turn AI research into production-ready features that create real customer value.
Responsibilities
 Choose one track to focus on:
Data & Feature Store Infrastructure
Design and implement scalable feature engineering systems for both batch and streaming computation
Build and maintain low-latency online feature serving systems with consistency between training and inference
Develop and maintain monitoring systems for feature freshness, data drift, and data quality
Integrate feature management solutions with vector databases to support embeddings and retrieval-augmented generation (RAG) workflows
Ensure compliance, lineage, and best practices for infrastructure as code
Labeling & Human Feedback Systems
Build and scale annotation platforms for diverse data types: text, image, video, audio, and 3D
Develop workflows for LLM alignment, including instruction tuning and RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) output ranking
Embed LLM-assisted labeling features such as auto-labeling, policy checking, and active learning
Drive annotation quality through processes such as inter-annotator agreement, gold standard samples, and anomaly detection
Manage and scale internal/external labeling teams while maintaining secure data integration
Minimum Qualifications
5+ years of experience in data engineering, ML platform, or backend development roles
Proficiency in at least one modern programming language (Python preferred)
Experience developing and operating distributed backend APIs and SDKs
Experience working with cloud platforms (AWS, GCP, or Azure), containers (Docker/Kubernetes), and infrastructure-as-code tools (e.g., Terraform)
Plus, one of the following specialization experiences:
Feature Store Track: (At least have experience with TWO of the following)
Hands-on experience with feature store frameworks (e.g., SageMaker Feature Store, Feast, Tecton, Hopsworks), or operating vector database systems for serving LLM use cases
Experience with batch and/or streaming data pipelines (e.g., Kafka, Flink, Spark, Ray) and orchestration tools (e.g., Airflow, Argo Workflow)
Demonstrated experience at least in one the data areas: data catalog, data validation, versioning, lineage, and security/compliance
Labeling Track: (At least have experience with ONE of the following)
Proven working experience with labeling platforms (e.g., GroundTruth, Label Studio)
RLHF/instruction tuning, or annotation workflow development
Preferred Qualifications
Experience with LLM pipelines, including embeddings, retrieval-augmented generation (RAG), or prompt engineering
Familiarity with labeling copilot tools, active learning, or managing hybrid annotation teams
Knowledge of knowledge graphs or semantic data modeling
25WD90074, Ingénieur logiciel senior/principal, SystÚmes de données IA/ML
Aperçu du poste
Rejoignez-nous pour concevoir les systÚmes de données centraux qui alimentent à la fois l'apprentissage automatique traditionnel et les workflows IA/LLM génératifs de pointe. En tant qu'ingénieur logiciel senior/principal, vous vous spécialiserez dans l'un des deux domaines suivants :
- Infrastructure de stockage des données et des fonctionnalités : vous construirez des systÚmes backend évolutifs pour l'ingestion de données, les pipelines ETL par lots/en continu, les magasins de fonctionnalités, les API compatibles avec les vecteurs et la conformité des données
- SystÚmes d'étiquetage et de feedback humain : vous concevrez des plateformes d'annotation multimodales (texte, image, audio, vidéo, 3D), développerez des workflows RLHF (ajustement des instructions, classement des résultats) et piloterez des innovations en matiÚre d'étiquetage assisté par LLM
Vous travaillerez en Ă©troite collaboration avec les ingĂ©nieurs ML, les MLOps et les Ă©quipes produit afin de fournir des solutions de donnĂ©es et d'Ă©tiquetage Ă fort impact et Ă grande Ă©chelle. Sous la responsabilitĂ© du responsable de la plateforme IA et ML, vous transformerez la recherche en IA en fonctionnalitĂ©s prĂȘtes Ă ĂȘtre mises en production et crĂ©ant une rĂ©elle valeur ajoutĂ©e pour les clients.
Responsabilités
Choisissez un domaine dans lequel vous souhaitez vous spécialiser:
Infrastructure de stockage des données et des fonctionnalités
- Concevoir et mettre en Ćuvre des systĂšmes d'ingĂ©nierie des fonctionnalitĂ©s Ă©volutifs pour le calcul par lots et en continu
- Construire et maintenir des systÚmes de service de fonctionnalités en ligne à faible latence, avec une cohérence entre l'entraßnement et l'inférence
- Développer et maintenir des systÚmes de surveillance pour la fraßcheur des fonctionnalités, la dérive des données et la qualité des données
- Intégrer des solutions de gestion des fonctionnalités avec des bases de données vectorielles pour prendre en charge les workflows d'intégration et de génération augmentée par la récupération (RAG)
- Garantir la conformité, la traçabilité et les meilleures pratiques pour l'infrastructure en tant que code
SystÚmes d'étiquetage et de feedback humain:
- Construire et faire évoluer des plateformes d'annotation pour divers types de données : texte, image, vidéo, audio et 3D
- Développer des workflows pour l'alignement LLM, y compris le réglage des instructions et le classement des résultats RLHF (apprentissage par renforcement à partir du feedback humain)
- Intégrer des fonctionnalités d'étiquetage assisté par LLM telles que l'étiquetage automatique, la vérification des politiques et l'apprentissage actif
- Améliorez la qualité des annotations grùce à des processus tels que la concordance entre annotateurs, les échantillons de référence et la détection des anomalies
- Gérez et faites évoluer les équipes d'étiquetage internes/externes tout en maintenant une intégration sécurisée des données
Qualifications minimales
- Au moins 5 ans d'expérience dans l'ingénierie des données, les plateformes ML ou le développement backend
- Maßtrise d'au moins un langage de programmation moderne (Python préféré).
- Expérience dans le développement et l'exploitation d'API et de SDK backend distribués
- Expérience de travail avec des plateformes cloud (AWS, GCP ou Azure), des conteneurs (Docker/Kubernetes) et des outils d'infrastructure en tant que code (par exemple, Terraform)
De plus, l'une des expériences de spécialisation suivantes:
Feature Store Track: (Au moins DEUX des éléments suivants)
- Expérience pratique des frameworks de magasins de fonctionnalités (par exemple, SageMaker Feature Store, Feast, Tecton, Hopsworks) ou de l'exploitation de systÚmes de bases de données vectorielles pour des cas d'utilisation LLM
- Expérience des pipelines de données par lots et/ou en streaming (par exemple, Kafka, Flink, Spark, Ray) et des outils d'orchestration (par exemple, Airflow, Argo Workflow)
- Expérience avérée dans au moins un des domaines suivants : catalogue de données, validation des données, gestion des versions, lignage et sécurité/conformité
Labeling Track: (Au moins une expérience dans l'un des domaines suivants)
- Expérience professionnelle avérée avec des plateformes de labellisation (par exemple, GroundTruth, Label Studio)
- RLHF/réglage des instructions ou développement de workflows d'annotation
Qualifications souhaitées
- Expérience avec les pipelines LLM, y compris les intégrations, la génération augmentée par la récupération (RAG) ou l'ingénierie de prompts
- Connaissance des outils de copilotage de l'étiquetage, de l'apprentissage actif ou de la gestion d'équipes d'annotation hybrides
- Connaissance des graphes de connaissances ou de la modélisation sémantique des données
Learn More / Plus d'information
About Autodesk / Ă propos dâAutodesk
Welcome to Autodesk! Amazing things are created every day with our software â from the greenest buildings and cleanest cars to the smartest factories and biggest hit movies. We help innovators turn their ideas into reality, transforming not only how things are made, but what can be made.
We take great pride in our culture here at Autodesk â our Culture Code is at the core of everything we do. Our values and ways of working help our people thrive and realize their potential, which leads to even better outcomes for our customers.
When youâre an Autodesker, you can be your whole, authentic self and do meaningful work that helps build a better future for all. Ready to shape the world and your future? Join us!
Bienvenue Ă Autodesk ! Des choses incroyables sont créées chaque jour avec nos logiciels - des bĂątiments les plus Ă©cologiques et des voitures les plus propres aux usines les plus intelligentes et aux plus grands films Ă succĂšs. Nous aidons les innovateurs Ă transformer leurs idĂ©es en rĂ©alitĂ©, transformant non seulement la façon dont les choses sont faites, mais ce qui peut ĂȘtre fait.
Nous sommes trĂšs fiers de notre culture ici chez Autodesk - notre code en matiĂšre de culture est au cĆur de tout ce que nous faisons. Nos valeurs et nos mĂ©thodes de travail aident nos employĂ©s Ă prospĂ©rer et Ă rĂ©aliser leur potentiel, ce qui conduit Ă des rĂ©sultats encore meilleurs pour nos clients.
Lorsque vous ĂȘtes un employĂ© Autodesk, vous pouvez ĂȘtre entier et authentique et effectuer un travail significatif qui aide Ă construire un avenir meilleur pour tous. PrĂȘt Ă façonner le monde et votre avenir? Joignez-vous Ă nous !
Salary transparency / Transparence salariale
Salary is one part of Autodeskâs competitive compensation package. Offers are based on the candidateâs experience and geographic location. In addition to base salaries, we also have a significant emphasis on discretionary annual cash bonuses, commissions for sales roles, stock or long-term incentive cash grants, and a comprehensive benefits package.
Le salaire est l'un des éléments de l'offre compétitive d'Autodesk. Les offres sont basées sur l'expérience et la situation géographique du candidat. Outre les salaires de base, nous accordons également une grande importance aux primes annuelles discrétionnaires en espÚces, aux commissions pour les fonctions de vente, aux actions ou aux primes d'encouragement à long terme en espÚces, ainsi qu'à un ensemble complet d'avantages sociaux.
Diversity & Belonging / Diversité et appurtenance
We take pride in cultivating a culture of belonging and an equitable workplace where everyone can thrive. Learn more here: https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging
Nous sommes fiers de cultiver une culture dâappartenance et un milieu de travail Ă©quitable oĂč tout le monde peut sâĂ©panouir. Pour en savoir plus, cliquez ici : https://www.autodesk.com/company/diversity-and-belonging
Are you an existing contractor or consultant with Autodesk?
Ătes-vous un sous-traitant ou un consultant existant dâAutodesk ?
Please search for open jobs and apply internally (not on this external site).
Veuillez rechercher des emplois vacants et postuler Ă lâinterne (pas sur ce site externe).
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: Airflow APIs AWS Azure Copilot Data pipelines Data quality Docker Engineering ETL Feature engineering Flink GCP Generative AI Kafka Kubernetes LLMs Machine Learning MLOps Pipelines Prompt engineering Python RAG Reinforcement Learning Research RLHF SageMaker Security Spark Streaming Terraform
Perks/benefits: Career development Competitive pay Transparency
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