Amgen е глобална биотехнологична компания, която разработва и предлага на пазара лекарства, произведени от живи клетки. Дейността ѝ е насочена към сериозни заболявания, включително състояния с ограничени възможности за лечение, като се основава на научни изследвания и клинични изпитвания. Компанията се свързва с напредъка в лечението на рака и управлението на затлъстяването, като същевременно поставя акцент върху етичните изследвания, безопасността на пациентите и устойчивостта на околната среда.
Дистанционен специалист по данни, генеративен изкуствен интелект и верига на доставки в Amgen
Ръководете разработването на генеративен изкуствен интелект, машинно обучение и аналитични възможности за биотехнологичната верига на доставки на Amgen. Насочвайте решенията от експериментирането до внедряването в корпоративна среда.
Съединени щати103 852 $ – 140 505 $ / година
ДистанционноПълен работен денМладшиСредно нивоЗадължителен Език: английскиСпециалист по данниОписание
- Ръководете техническата работа по наука за данните за възложените аналитични възможности с изкуствен интелект.
- Работете с продуктови собственици и заинтересовани страни във веригата на доставки, за да превръщате бизнес потребностите в приоритетни случаи на употреба, технически подходи, критерии за успех и планове за изпълнение.
- Разработвайте, оценявайте и подобрявайте решения с генеративен и агентен изкуствен интелект чрез големи езикови модели, генериране с подпомогнато извличане, семантично търсене, инженеринг на подсказки и работни потоци с множество агенти.
- Внедрявайте оценяване и наблюдение на решенията с изкуствен интелект, обхващащи точност, релевантност, устойчивост, безопасност, обратна връзка от потребителите и подходящ човешки преглед.
- Използвайте машинно обучение, статистическо моделиране и анализ на времеви редове за нуждите на веригата на доставки, свързани с търсене, предлагане, запаси, капацитет, разходи, риск и оперативни резултати.
- Работете съвместно с инженери по данни за създаване на надеждни аналитични набори от данни, функции за повторна употреба, проверки на качеството на данните, проследимост и документация за продукти с изкуствен интелект и аналитични продукти.
- Интегрирайте възможностите за наука за данните в корпоративни приложения заедно с екипите по инженеринг, архитектура, платформи, тестване и внедряване; подпомагайте тестването, внедряването, работата в продукционна среда и разрешаването на проблеми.
- Насочвайте и преглеждайте работата на специалисти по данни, инженери и партньори по изпълнението, координирайте зависимостите и насърчавайте подходи за повторна употреба в свързани продукти.
- Подготвяйте техническа документация и оперативни процедури и участвайте в технически прегледи.
- Обяснявайте констатации, компромиси, рискове, препоръки и въздействие върху бизнеса на технически и нетехнически заинтересовани страни; допринасяйте за гъвкавото изпълнение и приложимите процеси за управление на изкуствения интелект и данните.
Изисквания
- Магистърска степен и 1 до 3 години опит в компютърните науки, информационните технологии или сродна област; или бакалавърска степен по наука за данните, бизнес, статистика, извличане на знания от данни, приложна математика, бизнес анализи, инженерство, компютърни науки или сродна област плюс 2 години релевантен опит; или степен от колеж по една от тези области плюс 6 години релевантен опит.
- Практически опит с Python и SQL за анализ на данни, инженеринг на признаци, машинно обучение, обработка на естествен език и разработване на решения с изкуствен интелект.
- Опит в проектирането или разработването на генеративен изкуствен интелект и възможности на големи езикови модели, като AI асистенти, генериране с подпомогнато извличане, векторни представяния, семантично търсене, инженеринг на подсказки или агентни работни потоци.
- Солидни познания по машинно обучение, статистически анализ, изследователски анализ на данни, методи за времеви редове и оценяване на модели.
- Опит с преминаването на решения за наука за данните или изкуствен интелект от експериментиране към продукционна среда, включително тестване, контрол на версиите, наблюдение и практики MLOps или LLMOps.
- Умение за работа с големи и сложни набори от данни и сътрудничество при моделирането на данни, качеството и проследимостта им, както и при създаването на аналитични потоци от данни за повторна употреба.
- Умение за превръщане на бизнес проблеми в технически подходи, самостоятелно ръководене на техническо направление и ясно представяне на резултатите.
- Предимство е опитът с анализи във веригата на доставки, производството или биотехнологиите, например планиране на търсенето и предлагането, запаси, капацитет, разходи, финансово планиране или оперативни ключови показатели за ефективност.
- Предимство е опитът с облачни платформи за данни и изкуствен интелект, обработка на данни в голям мащаб и интегриране на AI възможности в корпоративни приложения.
- Предимство са познанията за отговорен изкуствен интелект, управление на изкуствения интелект, сигурност, съответствие, наблюдаемост и текущо управление на ефективността на решенията.
- Предимство е опитът в поддръжката на аналитични или отчетни продукти и сътрудничеството с междуфункционални екипи и партньори по изпълнението в Agile или SAFe среда.
- Предимство е сертификация в областта на науката за данните, изкуствения интелект или машинното обучение.
- По избор: сертификация за облачни услуги или платформа за данни.
- Отлично критично мислене, аналитични умения и умения за решаване на проблеми.
- Добри комуникационни умения, умения за сътрудничество и управление на заинтересовани страни.
- Умение за техническо лидерство и оказване на влияние без формални правомощия.
- Умение за свързване на техническата работа с бизнес резултатите и ясно обясняване на сложни теми.
- Добри умения за презентации, споделяне на знания и наставничество.
Придобивки
- Пълен пакет от придобивки за служителите, включително пенсионен и спестовен план със значителни вноски от компанията.
- Групово здравно и стоматологично осигуряване и покритие за зрението.
- Застраховка „Живот“ и застраховка при нетрудоспособност.
- Сметки за гъвкави разходи.
- Годишна програма за бонуси по преценка на компанията.
- Дългосрочни стимули, базирани на акции.
- Отличени програми за отпуск.
- Гъвкави модели на работа, когато е възможно.
- Възможности за кариерно развитие.
- Финансови планове с възможности за спестяване за пенсия и други цели.
- Подкрепа за баланс между работата и личния живот.