Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) обединява фармацевтични компании, насочени към напредъка в здравеопазването чрез комерсиализация на продукти и клинична разработка. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. предлага на пазара в Северна Америка лекарства, разработени от Otsuka или лицензирани от нея, докато Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. ръководи клиничната разработка и глобалната регистрация на иновативни здравни продукти, със специална експертиза в областта на невронауката. Заедно тези организации работят във фармацевтичния, здравния и биотехнологичния сектор, като се фокусират върху разработването на решения, които подпомагат по-доброто здраве.
Заместник-директор, учен за AI решения (дистанционна работа в САЩ)
Ръководи архитектурата и разработването на генеративен AI, агентни системи и продукти за машинно обучение в подкрепа на фармацевтичните изследвания и разработки и корпоративните функции. Насочва междуфункционални екипи от проучването на осъществимостта до внедряването в продукционна среда.
Съединени щати169 222 $ – 253 000 $ / година
ДистанционноПълен работен денСтаршиЗадължителен Език: английскиИзкуствен интелектОписание
- Проектиране и изграждане на съвременни AI решения, случаи на употреба и приложения
- Проучване на осъществимостта на предложените AI решения
- Осигуряване на архитектурни и проектни насоки в областта на AI, науката за данните, процесите и работните потоци
- Доставяне на усъвършенствани AI решения за научноизследователска и развойна дейност и корпоративни функции
- Създаване на оркестрация на множество агенти, приложения на генеративен AI и многократно използваеми AI възможности
- Проследяване на нововъзникващи AI технологии и насочване на внедряването им в проекти и екипи
- Изграждане на надеждни AI решения с учени по данните, AI изследователи, инженери, IT екипи и експерти по науки за живота
- Определяне на визии и пътни карти за AI продукти, съобразени с бизнес целите, технологиите и развитието на пазара
- Прилагане на анализ на данни и ключови показатели за ефективност за проследяване на представянето на продуктите и оценка на бизнес стойността на AI моделите
- Разработване на решения, които подкрепят отговорния AI, поверителността по проект и съответствието с регулаторните изисквания
- Експериментиране с модели на AI и машинно обучение, тяхното обучение, фина настройка, валидиране и оценяване
- Проектиране и внедряване на агентни AI системи, включващи възприятие, планиране, разсъждение, оркестрация, изпълнение и рефлексия
- Надзор на продукционния жизнен цикъл и текущите промени в системите за AI, ML, LLM и агенти
- Формиране на възможностите на AI екосистемата, включително платформи, рамки, архитектура и нови разработки
- Менториране на разработчици и надзор на прилагането на AI концепции и практики за внедряване
- Ръководене или подпомагане на прегледи на случаи на употреба на AI/ML чрез експертни познания и насоки за изпълнение
- Диагностициране и отстраняване на проблеми, засягащи анализа на данни и AI приложенията по време на разработка и продукционна поддръжка
- Създаване и популяризиране на многократно използваеми компоненти за данни и AI в различни бизнес функции и в по-широката AI екосистема
- Ръководене на междуфункционални групи от технически, полутехнически и бизнес заинтересовани страни
- Информиране на заинтересованите страни за напредъка, резултатите, въздействието, ограниченията, рисковете и очакванията, свързани с AI
- Превеждане на сложни AI концепции между технически екипи и нетехнически бизнес партньори
- Ръководене на инициативи за внедряване на AI технологии и управление на промените
- Работа с вътрешни функции и външни партньори за изграждане на възможности за AI и машинно обучение
- Координиране с екипите по наука за данните, IT, облачна архитектура и платформи за съгласуване на решенията с корпоративната архитектура и изискванията за съответствие
- Партньорство с правни екипи и екипи по поверителност и етика по въпросите на пристрастията, справедливостта, прозрачността и поверителността на данните
- Ефективна работа чрез експериментиране и итерации при разработването на AI продукти
- Използване на интелигентност и контекст за насочване на текущото развитие на продуктите
Изисквания
- Магистърска степен по наука за данните, компютърно инженерство, компютърни науки, физика, статистика, информационни системи или сродна дисциплина с фокус върху напреднала наука за данните, AI и машинно обучение
- Докторска степен е предпочитана
- Експертни познания за реални набори от данни и използването им за създаване на научни доказателства и подобряване на оперативната ефективност и ефикасност
- Задълбочени познания по инженеринг на данни, представяне на данни, генеративен AI, изкуствен интелект и методи за машинно обучение
- Опит в проектирането и доставянето на случаи на употреба на AI и машинно обучение
- Опит в софтуерното или продуктовото инженерство
- Задълбочено разбиране на приложенията на AI и машинното обучение във фармацевтичната индустрия
- Опит с Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake или сравними платформи за наука за данните
- Опит с интегриране на технологии за машинно обучение и AI в конвейери за инженеринг на данни
- Задълбочени познания за жизнения цикъл на разработка на софтуер и жизнения цикъл на разработка на науката за данните, включително CRISP
- Опит в проектиране на софтуер или продукти, базирани на AI и машинно обучение
- Познаване на принципите за тестване, валидиране и GxP валидиране
- Опит в изграждането и поддръжката на мащабни решения за данни и AI в научна, регулирана или интензивна изследователска среда
- Сериозен опит във фармацевтиката, биотехнологиите или науките за живота, особено в разработването на лекарства, клиничните изпитвания или научноизследователската и развойната дейност, е силно желателен
- Доказан опит в реализирането и внедряването на доказателства за концепция и продукционни приложения на генеративен AI, AI/ML и големи езикови модели
- Разбиране на бизнес процесите за научноизследователска и развойна дейност в науките за живота
- Опит с данни за искове, клинични изпитвания, регулаторни дейности, качество и други операции в науките за живота
- Разбиране на предизвикателствата при събирането, управлението и структурирането на данни, които влияят върху резултатите от AI
- Силни умения за сътрудничество, междуфункционална екипна работа и управление на проекти
- Отлични комуникационни умения и умения за управление на заинтересовани страни
- Самостоятелност и ефективна работа независимо или в сътрудничество
- Творчески умения за решаване на проблеми, основани на отговорен AI и свързани технологии
Придобивки
- Медицинско, стоматологично и зрително покритие и покритие за лекарства по лекарско предписание
- Основна животозастраховка, платена от компанията
- Застраховка при случайна смърт и разчленяване
- Застраховка при краткосрочна и дългосрочна нетрудоспособност
- Възстановяване на разходи за обучение
- Помощ за студентски заеми
- Щедро съфинансиране по план 401(k)
- Гъвкаво свободно време
- Платени празнични дни
- Програми за платен отпуск
- Допълнителни придобивки, предоставяни от компанията
- Възможност за стимулиращо възнаграждение