Principal Data Scientist

French job description to follow!/La description de poste en français se trouve plus bas!

Position Overview

Looking for an opportunity to use your skills and abilities to influence the strategic direction of a major software company? The Research Engineering team of Autodesk Research is hiring a Principal Data Scientist. As a member of the Research Engineering team, you’ll prototype software solutions for strategic research projects, demonstrating innovations for Autodesk products.

You’ll collaborate with a multidisciplinary team of scientists, engineers, and domain experts in manufacturing, robotics, architecture, computer vision, machine learning, and generative design. You will apply your data science knowledge and experience in the development of new, applications and systems. You’ll advise others to help Autodesk Research as a whole make good decisions related to data science.

You’ll play a key role shepherding “what-if” ideas into tangible proof of concept demonstrations and prototypes. When you identify common data science requirements within Autodesk Research, you’ll help plan and implement solutions to meet them.

Autodesk Research is a hotbed of rapidly evolving projects, experimenting with cutting edge technologies. We deliver solutions with real-world benefits for our customers and society. Research Engineering is a supportive, international team of experienced developers, engineers, UX designers and QA specialists.

Responsibilities

• Find ways to turn Autodesk data and Autodesk customer data into actionable insight

• Collaborate with the engineering team and other scientists, creating data pipelines to gather various types of data from a variety of systems and extract value

• Use analytical, statistical, and machine learning techniques to identify patterns and trends in data to uncover insights

• Recommend and develop algorithms to extract value from data in customer use cases

• Work with the engineering team to productize the performance metrics and predictive analytics to unlock high value outcomes for our customers

Minimum Qualifications

• Bachelor’s in Computer Science, Data Science, Engineering or other quantitative discipline

• 7+ years of experience working in a global, high technology company

• Familiarity with statistical and machine learning techniques including hypothesis testing, experimental design, classification, regression, dimension reduction, regularization, clustering, and multivariate methods

• Experience with data modeling techniques, data ontologies, and defining normalized data models that can be used to produce analytical outcomes

• Proficiency with data analysis and experience with modern data science toolkits

• Ability to quickly learn new tools and technologies and apply them appropriately with a high level of quality

• Excellent written, visual, and oral communication skills. Able to explain complex topics to both technical and non-technical audiences

Preferred Qualifications

• Experience with a variety of types of data from a variety of sources

• Adaptable and comfortable with complexity and uncertainty

• Self-motivated, creative, and collaborative

• Experience implementing and deploying data science models or data products

• Experience developing proof-of-concept and prototype solutions to problems

• Experience working in AWS or Azure environments and applying their compute and data analytics services

• Apache Spark, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, MLFlow, AWS Sagemaker, R, Matlab, Jupyter, Tableau

• Masters degree or PhD in a data science discipline

• Experience with data visualization tools

• Passionate about insights, not just data

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Description du poste

Vous recherchez une opportunité d'utiliser vos compétences et vos capacités pour influencer l'orientation stratégique d'un grand éditeur de logiciels ? L'équipe d'ingénierie de recherche d'Autodesk Research recrute un scientifique de données principal. En tant que membre de l'équipe d'ingénierie de recherche, vous protègerez des solutions logicielles pour des projets de recherche stratégiques, démontrant des innovations pour les produits Autodesk.
 

Vous collaborerez avec une équipe multidisciplinaire de scientifiques, d'ingénieurs et d'experts dans les domaines de la fabrication, de la robotique, de l'architecture, de la vision par ordinateur, de l'apprentissage automatique et de la conception générative. Vous appliquerez vos connaissances et votre expérience en science des données au développement de nouvelles applications et de nouveaux systèmes. Vous conseillerez les autres afin d'aider Autodesk Research dans son ensemble à prendre de bonnes décisions en matière de science des données.

Vous jouerez un rôle clé en transformant les idées de type « what-if » en démonstrations et prototypes tangibles de type « proof of concept ». Lorsque vous identifierez les exigences communes en matière de science des données au sein d'Autodesk Research, vous aiderez à planifier et à mettre en œuvre des solutions pour y répondre.

Autodesk Research est un foyer de projets en évolution rapide, expérimentant des technologies de pointe. Nous proposons des solutions qui apportent des avantages concrets à nos clients et à la société. L'ingénierie de recherche est une équipe internationale de soutien composée de développeurs, d'ingénieurs, de concepteurs UX et de spécialistes de l'assurance qualité expérimentés.
 

Responsabilités

• Trouver des moyens de transformer les données d'Autodesk et les données des clients d'Autodesk en informations exploitables

• Collaborer avec l'équipe d'ingénierie et d'autres scientifiques, créer des pipelines de données pour recueillir divers types de données à partir d'une variété de systèmes et en extraire la valeur

• Utiliser des techniques analytiques, statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et des tendances dans les données afin de découvrir des idées

• Recommander et développer des algorithmes pour extraire de la valeur des données dans les cas d'utilisation des clients

• Travailler avec l'équipe d'ingénierie pour produire les mesures de performance et les analyses prédictives afin de débloquer des résultats à forte valeur ajoutée pour nos clients

Qualifications minimales

• Licence en informatique, science des données, ingénierie ou autre discipline quantitative

• 7+ ans d'expérience dans une entreprise internationale de haute technologie

• Familiarité avec les techniques statistiques et d'apprentissage automatique, y compris les tests d'hypothèse, la conception expérimentale, la classification, la régression, la réduction des dimensions, la régularisation, le regroupement et les méthodes multivariées

• Expérience des techniques de modélisation des données, des ontologies de données et de la définition de modèles de données normalisés pouvant être utilisés pour produire des résultats analytiques

• Maîtrise de l'analyse des données et expérience des outils modernes de science des données

• Capacité à apprendre rapidement de nouveaux outils et de nouvelles technologies et à les appliquer de manière appropriée avec un niveau de qualité élevé

• Excellentes compétences en communication écrite, visuelle et orale. Capacité à expliquer des sujets complexes à des publics techniques et non techniques

Qualifications préférées

• Expérience avec une variété de types de données provenant de diverses sources

• Capacité d'adaptation et aisance face à la complexité et à l'incertitude

• Motivation, créativité et esprit de collaboration

• Expérience de la mise en œuvre et du déploiement de modèles de science des données ou de produits de données

• Expérience dans le développement de preuves de concept et de prototypes de solutions à des problèmes

• Expérience du travail dans des environnements AWS ou Azure et de l'application de leurs services de calcul et d'analyse de données

• Apache Spark, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, MLFlow, AWS Sagemaker, R, Matlab, Jupyter, Tableau

• Maîtrise ou doctorat dans une discipline de la science des données

• Expérience avec des outils de visualisation de données

• Passionné par les idées, pas seulement par les données

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