Job Requisition ID #
The French translation can be found below!/La traduction en français se trouve plus bas!
Position Overview
As a Senior Machine Learning QA Developer in the Research Enablement team, you will work side-by-side with researchers, Machine Learning developers ad engineers, and software developers and engineers to define and uphold quality standards for ML systems. You are a quality-focused engineer who is passionate about reliable, repeatable evaluation of ML models and data. Your skills span test strategy, automation, and a little MLOps, with a strong software engineering base. You are excited to collaborate across research and product to ship ML capabilities with clear quality gates. You are comfortable working at the intersection of research and product and are competent in using Autodesk CAD software.
Reporting Structure: You will report to an Engineering Manager in Research Enablement.
Location: Toronto, Canada (Hybrid). We are a global team, located in London, San Francisco, Toronto, and remotely. Autodesk is a hybrid-first company, allowing workers to work remotely, in an office, or a mix of both.
Responsibilities
Define ML quality strategy and acceptance criteria across data, model, and system levels
Design and maintain model evaluation suites, metrics, and test datasets
Evaluating CAD RL model outputs for geometric validity or policy stability
Defining structured rubrics that translate qualitative findings into measurable evaluation gates
Testing ML Models from product side
API Testing
Automate ML QA workflows using Python and CI/CD (e.g., GitHub Actions, Jenkins)
Create and maintain test harnesses for ML services and APIs
Mentor teams on ML QA best practices and consistent evaluation standards
Build quality gates for training and deployment pipelines (e.g., regression checks, drift detection)
Contribute to multi-team projects and codebases, ensuring code quality and consistency
Participate in code reviews and provide constructive feedback to peers
Document and present findings and ideas across the company
Minimum Qualifications
Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or equivalent experience
7+ years of professional experience in software engineering or QA for ML/AI systems
Strong programming skills in Python, with experience in test automation
Familiarity with popular CAD environments tooling
Proficient in Automation and UAT test suite/framework
Experience designing QA frameworks or platforms used by multiple teams
Excellent problem-solving skills and attention to detail
Strong communication and collaboration skills
Understanding of software architecture and design patterns
Ability to work in an agile development environment
Preferred Qualifications
Experience with data validation tooling (e.g., Great Expectations) or labeling workflows
Familiarity with ML frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow)
Experience with CI/CD tools and processes
Experience with data pipelines and orchestration tools (e.g., Airflow, Metaflow)
Familiarity with MLOps practices (model monitoring, drift, deployment checks)
Experience with ML evaluation methods, metrics, and benchmarking
Passion for learning new technologies and improving existing systems
Experience with cloud providers (e.g., AWS, Azure, Google Cloud Platform)
Experience testing ML services in production environments
Knowledge of experiment tracking tools (e.g., Comet, MLflow, Weights & Biases)
The Ideal Candidate
You demonstrate initiative to provide solutions and to learn and develop new technologies
Comfortable building QA systems from scratch and writing maintainable automation
You enjoy learning and collaborating across global locations
You are comfortable working in newly forming ambiguous areas
You are comfortable building scalable and maintainable systems that will be relied on by others
You can communicate well with others
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Description du poste
En tant qu'ingénieur senior en assurance qualité ML au sein de l'équipe Research Enablement, vous travaillerez en étroite collaboration avec des chercheurs, des ingénieurs ML et des ingénieurs logiciels afin de définir et de maintenir les normes de qualité des systèmes ML. Vous êtes un ingénieur axé sur la qualité, passionné par l'évaluation fiable et reproductible des modèles et des données ML.
Vos compétences couvrent la stratégie de test, l'automatisation et un peu de MLOps, avec une solide base en ingénierie logicielle. Vous êtes enthousiaste à l'idée de collaborer entre la recherche et les produits afin de fournir des capacités ML avec des critères de qualité clairs. Vous êtes à l'aise pour travailler à la croisée de la recherche et des produits et vous maîtrisez l'utilisation du logiciel de CAO Autodesk.
Structure hiérarchique : vous rendrez compte à un responsable de l'ingénierie au sein de l'équipe Research Enablement.
Lieu : Toronto, Canada (hybride). Nous sommes une équipe internationale, basée à Londres, San Francisco, Toronto et à distance. Autodesk est une entreprise hybride, qui permet à ses employés de travailler à distance, au bureau ou les deux.
Responsabilités
Définir la stratégie de qualité ML et les critères d'acceptation au niveau des données, des modèles et des systèmes
Concevoir et maintenir des suites d'évaluation de modèles, des métriques et des ensembles de données de test
Évaluer les résultats des modèles CAD RL pour vérifier leur validité géométrique ou la stabilité des politiques
Définir des rubriques structurées qui traduisent les résultats qualitatifs en critères d'évaluation mesurables.
Tester les modèles ML du côté produit.
Tester les API.
Automatiser les workflows de QA ML à l'aide de Python et CI/CD (par exemple, GitHub Actions, Jenkins).
Créer et maintenir des harnais de test pour les services ML et les API.
Encadrer les équipes sur les meilleures pratiques en matière de QA ML et les normes d'évaluation cohérentes.
Mettre en place des critères de qualité pour les pipelines de formation et de déploiement (par exemple, contrôles de régression, détection de dérive).
Contribuer à des projets et des bases de code multi-équipes, en garantissant la qualité et la cohérence du code
Participer à des revues de code et fournir des commentaires constructifs à ses pairs
Documenter et présenter les résultats et les idées à l'ensemble de l'entreprise
Qualifications minimales
Licence en informatique, ingénierie ou expérience équivalente
Plus de 7 ans d'expérience professionnelle en génie logiciel ou en assurance qualité pour les systèmes ML/IA
Solides compétences en programmation Python, avec une expérience dans l'automatisation des tests
Bonne connaissance des outils d'environnements CAO courants
Maîtrise des suites/cadres de tests d'automatisation et d'UAT
Expérience dans la conception de cadres ou de plateformes d'assurance qualité utilisés par plusieurs équipes
Excellentes compétences en matière de résolution de problèmes et souci du détail
Solides compétences en communication et en collaboration
Compréhension de l'architecture logicielle et des modèles de conception
Capacité à travailler dans un environnement de développement agile
Qualifications souhaitées
Expérience avec les outils de validation des données (par exemple, Great Expectations) ou les workflows d'étiquetage
Connaissance des cadres ML (par exemple, PyTorch, TensorFlow)
Expérience avec les outils et processus CI/CD
Expérience avec les pipelines de données et les outils d'orchestration (par exemple, Airflow, Metaflow)
Connaissance des pratiques MLOps (surveillance des modèles, dérive, vérifications de déploiement)
Expérience avec les méthodes d'évaluation, les métriques et les benchmarks ML
Passion pour l'apprentissage de nouvelles technologies et l'amélioration des systèmes existants
Expérience avec les fournisseurs de cloud (par exemple, AWS, Azure, Google Cloud Platform)
Expérience dans le test de services ML dans des environnements de production
Connaissance des outils de suivi des expériences (par exemple, Comet, MLflow, Weights & Biases)
Le c
autodesk