Pfizer е глобална фармацевтична компания, насочена към разработването и предоставянето на лекарства и здравни услуги, които подпомагат здравето през целия живот. Нейната дейност обхваща научни иновации и достъп до безопасни, ефективни и достъпни лечения, със специален акцент върху развитието на терапии за рак и други сериозни здравословни състояния. Профилът на компанията може да бъде подходящ за специалисти, които проучват възможности за кариера във фармацевтичните изследвания, здравеопазването и свързани търговски функции.
Старши учен за разработване на ИИ и агентни системи
Разработвайте агентни системи с ИИ и процесни модели за фармацевтичната производствена мрежа на Pfizer. Създавайте валидирани решения за мониторинг, разследвания и подкрепа на инженерни решения.
Описание
- Ръководите техническото изпълнение на проекти с голямо въздействие, които съчетават експертни познания за процесите с изкуствен интелект
- Насочвате техническата работа от определянето на възможността до валидираното внедряване
- Проектирате, изграждате и внедрявате агентни системи с ИИ, използващи LLM агенти, интеграция на инструменти, извличане на информация и многостъпково разсъждение
- Подпомагате производствени разследвания, анализ на първопричини, прегледи на партиди и инженерни решения
- Разработвате механистични, хибридни и модели за машинно обучение за химични и биологични процеси
- Подпомагате GMP приложения, включително софтуерни сензори, мониторинг в реално време, анализ на референтни партиди и усъвършенстван контрол на процесите
- Създавате тестови набори, бенчмаркове, защитни механизми и практики за мониторинг на регулирани системи с ИИ
- Откривате ценни възможности за усъвършенствана аналитика, усъвършенстван контрол на процесите и ИИ в цялата производствена мрежа
- Прилагате инженерни принципи и експериментални данни от лабораторно, пилотно и търговско оборудване
Изисквания
- Магистърска степен по инженерство, приложна математика или компютърни науки; докторска степен е предимство
- Експертно владеене на Python
- Опит със съвременни инструменти за контрол на версиите, управление на среди, тестване и непрекъсната интеграция
- Доказан успех при прилагането на науката за данните и машинното обучение към реални, несъвършени набори от данни
- Практически познания за основите на химичните или биологичните процеси
- Способност за сътрудничество в разнообразни, междуфункционални и географски разпределени екипи
- Отлични писмени и устни комуникационни умения
- Самостоятелен подход към решаването на нееднозначни проблеми
- Свободно владеене на френски и английски език
- Изисква се напреднало говоримо и писмено владеене на английски език
- Опит с обработката на структурирани времеви редове и неструктурирани данни
- Опит в разработването на приложения с големи езикови модели
- Производствен опит в оценяването на ефективността и надеждността на агенти
- Експертни познания в дълбокото обучение и многомерните методи със скрити променливи
- Опит с облачна разработка и MLOps с AWS, Azure или еквивалентна платформа
- Опит със Snowflake и SQL
- Познаване на архиватори на технологични процеси, OPC UA, протоколи в реално време, DeltaV или сравними разпределени системи за управление
- Познаване на фармацевтичното производство, целостта на данните съгласно GMP, валидирането на компютърни системи и регулаторните насоки за ИИ
Придобивки
- Гъвкав модел на работа
- Подкрепа за баланса между професионалния и личния живот
- Дистанционна работа от места извън работното място, когато това е подходящо с оглед на бизнес нуждите
- Комбиниран режим на работа на място и дистанционно
- Достъпно преживяване за кандидатите с възможност за адаптации през целия процес на подбор