Machine Learning Developer Intern

Posted on 11/7/2025

Autodesk

Autodesk

No salary listed

Toronto, ON, Canada + 1 more

More locations: Quebec City, QC, Canada

Remote

Job Requisition ID #

25WD92314

The French translation can be found below!/La traduction en français se trouve plus bas!

Position Overview

Autodesk builds software that empowers creators in architecture, engineering, manufacturing, media, and entertainment to design and make a better world. The company is increasingly focused on advancing Artificial Intelligence and Machine Learning to drive the future of design and automation.

As a Machine Learning Developer Intern, you'll collaborate with Autodesk's AI and data science teams to develop intelligent systems that enhance design automation, generative workflows, and predictive analytics across Autodesk's product ecosystem. This internship offers hands-on experience applying machine learning to impactful, real-world challenges.

Responsibilities

  • Design, train, and evaluate ML models in collaboration with AI engineers and researchers

  • Collect, preprocess, and analyze both structured and unstructured data

  • Develop and prototype ML solutions using Python and modern frameworks (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)

  • Contribute to integrating and deploying ML models in Autodesk's cloud environments.

  • Stay current on AI/ML research and tools to bring innovative ideas to the team

  • Document methodologies, experiments, and findings clearly

Minimum Qualifications

  • Enrolled in a Bachelor's or Master's program in Computer Science, Data Science, AI, or related field

  • Proficient in Python and ML libraries , Deep Learning (PyTorch) and Classical ML

  • Solid understanding of supervised/unsupervised learning, model evaluation, and feature engineering

  • Experience with data cleaning, visualization, and optimization techniques

  • Strong analytical and problem-solving abilities

Preferred Qualifications

  • Experience with deep learning, computer vision, or NLP and MCP

  • Familiarity with cloud platforms (AWS(preferred), Azure)

About the Canada Intern Program  

The 2026 Canada Internship program runs for 16 weeks (May 4th – August 21st, 2026). All internships are paid. As an intern, you will contribute to meaningful projects, be mentored by industry leaders, and participate in tech talks and other activities designed to support your personal and professional development. Our internships align with Autodesk’s Flexible Workplace approach, which is designed to meet the needs of our business while providing flexibility in support of office, remote and hybrid work preferences. 

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Présentation du poste

Autodesk développe des logiciels qui permettent aux créateurs dans les domaines de l'architecture, de l'ingénierie, de la fabrication, des médias et du divertissement de concevoir et de créer un monde meilleur. L'entreprise se concentre de plus en plus sur le développement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique afin de façonner l'avenir de la conception et de l'automatisation.

En tant que stagiaire développeur en apprentissage automatique, vous collaborerez avec les équipes d'Autodesk spécialisées dans l'intelligence artificielle et la science des données afin de développer des systèmes intelligents qui améliorent l'automatisation de la conception, les flux de travail génératifs et l'analyse prédictive dans l'ensemble de l'écosystème de produits Autodesk. Ce stage offre une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique à des défis concrets et importants.

Responsabilités

  • Concevoir, former et évaluer des modèles d'apprentissage automatique en collaboration avec des ingénieurs et des chercheurs en intelligence artificielle

  • Collecter, prétraiter et analyser des données structurées et non structurées

  • Développer et prototyper des solutions d'apprentissage automatique à l'aide de Python et de frameworks modernes (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)

  • Contribuer à l'intégration et au déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans les environnements cloud d'Autodesk

  • Se tenir informé des dernières recherches et outils en matière d'IA/d'apprentissage automatique afin d'apporter des idées innovantes à l'équipe

  • Documenter clairement les méthodologies, les expériences et les résultats

Qualifications minimales

  • Être inscrit à un programme de licence ou de master en informatique, science des données, IA ou dans un domaine connexe

  • Maîtriser Python et les bibliothèques ML, le deep learning (PyTorch) et le ML classique

  • Posséder une solide compréhension de l'apprentissage supervisé/non supervisé, de l'évaluation des modèles et de l'ingénierie des fonctionnalités

  • Avoir de l'expérience dans le nettoyage, la visualisation et les techniques d'optimisation des données

  • Posséder de solides capacités d'analyse et de résolution de problèmes

Qualifications souhaitées

  • Expérience en apprentissage profond, vision par ordinateur ou NLP et MCP

  • Connaissance des plateformes cloud (AWS (de préférence), Azure)

À propos du programme de stages au Canada

Le programme de stages au Canada 2026 s'étend sur 16 semaines (du 4 mai au 21 août 2026). Tous les stages sont rémunérés. En tant que stagiaire, vous contribuerez à des projets significatifs, serez encadré par des leaders du secteur et participerez à des conférences techniques et à d'autres activités conçues pour soutenir votre développement personnel et professionnel. Nos stages s'alignent sur la culture d'Autodesk et offrent des avantages sociaux, une rémunération et tous les stages sont rémunérés. En tant que stagiaire, vous contribuerez à des projets significatifs, serez encadré par des leaders du secteur et participerez à des conférences techniques et à d'autres activités conçues pour soutenir votre développement personnel et professionnel. Nos stages s'inscrivent dans le cadre de l'approche « Flexible Workplace » d'Autodesk, qui vise à répondre aux besoins de notre entreprise tout en offrant une flexibilité pour soutenir les préférences de travail au bureau, à distance et en mode hybride.

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