Autodesk
Principal Data Engineer, User Success (Agentic Experiences)
Kanada
KanadaToronto, Ontario, Canada
PythonSQLAWS
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Über die Stelle
Stellen-ID # 26WD98052
Persönliche Einarbeitung und Identitätsprüfung
Diese Rolle erfordert möglicherweise eine persönliche Einarbeitung und/oder eine persönliche Identitätsprüfung.
Sind Sie ein bestehender Auftragnehmer oder Berater bei Autodesk? Bitte suchen Sie nach offenen Stellen und bewerben Sie sich intern (nicht auf dieser externen Website).
Über die Position
Bei Autodesk tun wir, was kein anderes Unternehmen kann: Wir helfen unseren Kunden, alles zu entwerfen und herzustellen. Das Team Experience Foundations bei Autodesk spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Erlebnisse, die diese Mission Wirklichkeit werden lassen, insbesondere in diesem transformativen Moment, in dem nahtlose digitale Erlebnisse und KI-gestützte Innovationen Kunden und Teams befähigen werden, schnell bedeutsame Ergebnisse zu erzielen.
Der Principal Data Engineer berichtet an den Director of Growth and Data Science in der Organisation Experience Foundations. Dies ist eine kritische Data-Science-Rolle für unsere Agentic Insights Plattform – wir entwickeln unsere Datentools und -plattform weiter, um KI-native Erlebnisse zu unterstützen und sowohl Menschen als auch intelligente Systeme zu befähigen, das Nutzerverhalten und die Geschäftsauswirkungen besser zu verstehen.
Als Principal Data Engineer werden Sie die Entwicklung von KI-fähigen Datenprodukten vorantreiben, die Analysen, machine learning und aufkommende agentische Erlebnisse sowie Einblicke- und Intelligenzprodukte ermöglichen.
Diese Rolle erfordert eine Balance aus tiefgreifender technischer Expertise, architektonischer Vision und funktionsübergreifender Führung, um zu beeinflussen, wie Daten bei Autodesk strukturiert, verwaltet und genutzt werden.
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Über Autodesk
Willkommen bei Autodesk! Mit unserer Software werden jeden Tag erstaunliche Dinge geschaffen – von den grünsten Gebäuden und saubersten Autos bis hin zu den intelligentesten Fabriken und größten Blockbuster-Filmen. Wir helfen Innovatoren, ihre Ideen Wirklichkeit werden zu lassen und verändern nicht nur, wie Dinge hergestellt werden, sondern auch, was hergestellt werden kann.
Wir sind sehr stolz auf unsere Kultur hier bei Autodesk – sie ist der Kern von allem, was wir tun. Unsere Kultur leitet unsere Arbeitsweise und unseren Umgang miteinander, prägt, wie wir mit Kunden und Partnern interagieren, und definiert, wie wir uns in der Welt präsentieren.
Wenn Sie ein Autodesker sind, können Sie sinnvolle Arbeit leisten, die dazu beiträgt, eine bessere Welt zu gestalten und für alle zu fertigen. Sind Sie bereit, die Welt und Ihre Zukunft zu gestalten? Machen Sie mit!
Zugehörigkeit
Wir sind stolz darauf, eine Kultur der Zugehörigkeit zu fördern, in der jeder erfolgreich sein kann.
Erfahren Sie hier mehr: autodesk.com/company/global-belonging
VERANTWORTLICHKEITEN
- Entwurf und Implementierung von Batch- und Streaming-Pipelines für große Produkttelemetriedatenmengen mit geringer Latenz und hohem Datendurchsatz
- die LLMs und agentische Workflows unterstützen
- optimiert für:
- Abruf (z. B. Embeddings, Vektorsuche)
- Kontextbezogener Datenzugriff
- Echtzeit- und iterative Feedbackschleifen
- Zusammenarbeit mit KI/ML-Teams zur Operationalisierung von:
- Feature Engineering und Feature Stores
- RAG-basierte Systeme und Evaluierungspipelines
- Sicherstellung, dass Datenqualität und Beobachtbarkeit den Anforderungen von KI-gesteuerten Entscheidungssystemen entsprechen
- Anleitung bei Build-vs.-Buy-Entscheidungen für Datentools und -plattformen
- Bereitstellung vertrauenswürdiger, gut modellierter Datensätze für Analysten und Produktteams
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um Produktfragen in messbare Datensignale zu übersetzen
- Verbesserung der Instrumentierungsstrategie, um qualitativ hochwertige Verhaltensdaten zu gewährleisten
- Unterstützung von Self-Service-Analysen und KI-gestützter Exploration
- Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Data-Science-, Forschungs- und Designteams
- Beeinflussung der technischen Ausrichtung ohne direkte Autorität
- Förderung der Abstimmung bei Datenstandards, Governance und Best Practices
- Kommunikation komplexer technischer Konzepte an technische und nicht-technische Zielgruppen
MINDESTQUALIFIKATIONEN
- 10+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Data Platform Engineering, verteilten Systemen oder verwandten technischen Rollen, einschließlich der Verantwortung für groß angelegte Produktionsdatensysteme
- Umfangreiche praktische Erfahrung mit Python, Spark, PySpark, fortgeschrittenem SQL und Skripting
- Erfahrung mit:
- LLM-Ökosystemen, Embeddings, Vektordatenbanken
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Agenten-Frameworks oder Orchestrierungssystemen
- Erfahrung mit Streaming-Technologien (Kafka, Flink, Spark Streaming)
- Kenntnisse in Analytics Engineering und Semantic Layer Tools (dbt, Metrics Stores)
- Erfahrung mit Data Governance, Lineage und Katalogisierungssystemen
- Kenntnisse in Produktanalysen und Experimentier-Frameworks
- Erfahrung im Entwurf und Betrieb zuverlässiger ETL/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Workloads, einschließlich Orchestrierung, Validierung, Backfills, inkrementeller Verarbeitung und Data-Quality-Checks
- Erfahrung mit modernen Datenplattformen, einschließlich Iceberg, Hive, Snowflake, Redshift, Athena oder gleichwertigen Technologien
- Praktische Erfahrung mit AWS-Diensten, einschließlich EMR, Glue, S3, IAM, Lambda, Step Functions und verwandter Cloud-nativer Infrastruktur
- Nachgewiesene Fähigkeit, funktionsübergreifende technische Initiativen zu leiten, Architekturen zu beeinflussen, Engineering-Standards zu definieren und Ingenieure zu betreuen
- Starke Kommunikationsfähigkeiten mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
BEVORZUGTE QUALIFIKATIONEN
- Erfahrung mit Produkttelemetrie, Clickstream-Daten, Verhaltensanalysen oder Experimentierplattformen
- Erfahrung mit Ingestions-, Orchestrierungs- und Transformationstools wie Airflow, dbt, Fivetran oder ähnlichen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Produkt-, Design-, Forschungs-, Analyse- und ML-Teams zur Erstellung von Datenprodukten, die Benutzererlebnisse direkt beeinflussen oder intelligente Produktfunktionen ermöglichen
- Erfahrung mit der Unterstützung von LLM, RAG, agentischer KI oder internen Intelligenz-Workflows in Produktions- oder Unternehmensumgebungen
- Nachweisliche Erfolge bei der Modernisierung von Dateninfrastrukturen in Umgebungen mit fragmentierten Systemen, sich entwickelnden Anforderungen oder begrenzten Standards
Gehaltstransparenz
Das Gehalt ist ein Bestandteil des wettbewerbsfähigen Vergütungspakets von Autodesk. Für Positionen mit Standort in Kanada erwarten wir ein Einstiegsgehalt zwischen $120,000 und $176,000.
Die Angebote basieren auf der Erfahrung und dem geografischen Standort des Kandidaten und können diesen Bereich überschreiten. Zusätzlich zu den Grundgehältern kann unser Vergütungspaket jährliche Barboni, Provisionen für Vertriebsrollen, Aktienoptionen und ein umfassendes Leistungspaket beinhalten.
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