Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) samler medicinalvirksomheder, der fokuserer på at fremme sundhedsplejen gennem kommercialisering af produkter og klinisk udvikling. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. kommercialiserer lægemidler, der er udviklet af Otsuka eller indlicenseret af virksomheden, i Nordamerika, mens Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. står for klinisk udvikling og global registrering af innovative sundhedsprodukter med særlig ekspertise inden for neurovidenskab. Tilsammen arbejder organisationerne inden for lægemidler, sundhedspleje og bioteknologi med fokus på at udvikle løsninger, der understøtter bedre sundhed.
Associeret direktør, AI-løsningsforsker (fjernarbejde i USA)
Led arkitekturen og leveringen af generativ AI, agentbaserede systemer og maskinlæringsprodukter til lægemiddelforskning og virksomhedsfunktioner. Vejled tværfunktionelle teams fra gennemførlighedsundersøgelser til produktionsimplementering.
Beskrivelse
- Arkitektér og udvikl moderne AI-løsninger, anvendelsestilfælde og applikationer
- Undersøg gennemførligheden af foreslåede AI-løsninger
- Sæt retning for arkitektur og design inden for AI, datavidenskab, processer og arbejdsgange
- Lever avancerede AI-løsninger til forskning og udvikling samt virksomhedsfunktioner
- Skab orkestrering af flere agenter, generative AI-applikationer og genanvendelige AI-funktioner
- Følg nye AI-teknologier, og styr deres anvendelse på tværs af projekter og teams
- Byg robuste AI-løsninger sammen med dataloger, AI-forskere, ingeniører, IT-teams og eksperter inden for life science
- Definér visioner og køreplaner for AI-produkter i overensstemmelse med forretningsmål, teknologi og markedsudvikling
- Anvend dataanalyse og KPI'er til at følge produktresultater og vurdere forretningsværdien af AI-modeller
- Udvikl løsninger, der understøtter ansvarlig AI, privacy by design og overholdelse af lovgivning
- Eksperimentér med, træn, finjustér, valider og evaluer AI- og maskinlæringsmodeller
- Design og implementér agentbaserede AI-systemer med perception, planlægning, ræsonnement, orkestrering, udførelse og refleksion
- Overvåg produktionslivscyklussen og løbende revisioner af AI-, ML-, LLM- og agentsystemer
- Form AI-økosystemets kapaciteter, herunder platforme, frameworks, arkitektur og nye udviklinger
- Mentorér udviklere, og overvåg anvendelsen af AI-koncepter og implementeringspraksis
- Led eller understøt gennemgange af AI/ML-anvendelsestilfælde med fagekspertise og vejledning i udførelsen
- Diagnosticér og løs problemer, der påvirker dataanalyse og AI-applikationer under udvikling og produktionssupport
- Skab og frem genanvendelige data- og AI-komponenter på tværs af forretningsfunktioner og det bredere AI-økosystem
- Led tværfunktionelle grupper af tekniske, semitekniske og forretningsmæssige interessenter
- Hold interessenter orienteret om AI-fremskridt, resultater, påvirkning, begrænsninger, risici og forventninger
- Oversæt komplekse AI-koncepter mellem tekniske teams og ikke-tekniske forretningspartnere
- Led initiativer for anvendelse og forandringsledelse inden for AI-teknologier
- Samarbejd med interne funktioner og eksterne partnere om at opbygge AI- og maskinlæringskapaciteter
- Koordinér med datavidenskabs-, IT-, cloudarkitektur- og platformsteams for at tilpasse løsninger til enterprise-arkitektur og compliance
- Samarbejd med juridiske-, privacy- og etikteams om bias, retfærdighed, transparens og databeskyttelse
- Arbejd effektivt gennem eksperimentering og iteration i udviklingen af AI-produkter
- Brug indsigt og kontekst til at styre den løbende produktudvikling
Krav
- Kandidatgrad i datavidenskab, computerteknik, datalogi, fysik, statistik, informationssystemer eller en relateret disciplin med fokus på avanceret datavidenskab, AI og maskinlæring
- Ph.d. foretrækkes
- Ekspertise i virkelige dataaktiver og i at bruge dem til at skabe videnskabelig evidens og forbedre operationel effektivitet og virkningsfuldhed
- Dyb viden om data engineering, datarepræsentation, generativ AI, kunstig intelligens og metoder inden for maskinlæring
- Erfaring med at designe og levere AI- og maskinlæringsanvendelsestilfælde
- Erfaring inden for software- eller produktudvikling
- Stærk forståelse af AI- og maskinlæringsanvendelser i medicinalindustrien
- Erfaring med Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake eller sammenlignelige datavidenskabsplatforme
- Erfaring med at integrere maskinlærings- og AI-teknologier med datapipelines til data engineering
- Stærk viden om softwareudviklingslivscyklussen og udviklingslivscyklussen for datavidenskab, herunder CRISP
- Erfaring med at udvikle software eller produkter baseret på AI og maskinlæring
- Kendskab til principper for test, validering og GxP-validering
- Erfaring med at bygge og vedligeholde storskala data- og AI-løsninger i videnskabelige, regulerede eller forskningsintensive miljøer
- Stærk erfaring fra medicinal-, bioteknologiske eller life science-områder, især inden for lægemiddeludvikling, kliniske forsøg eller forskning og udvikling, er særdeles ønskværdig
- Dokumenteret erfaring med at implementere og udrulle proof-of-concept- og produktionsapplikationer inden for generativ AI, AI/ML og store sprogmodeller
- Forståelse af forretningsprocesser inden for forskning og udvikling i life science
- Erfaring med at arbejde med skades-, kliniske forsøgs-, regulatoriske-, kvalitets- og andre driftsdata fra life science
- Forståelse af udfordringer inden for dataindsamling, datastyring og datastrukturering, som påvirker AI-resultater
- Stærke evner inden for samarbejde, tværfunktionelt teamwork og projektledelse
- Fremragende kommunikations- og interessenthåndteringsevner
- Selvstændig og effektiv i både individuelt og samarbejdsbaseret arbejde
- Kreative problemløsningsevner forankret i ansvarlig AI og relaterede teknologier
Fordele
- Dækning af læge-, tandlæge-, syns- og receptpligtig medicin
- Grundlæggende livsforsikring betalt af virksomheden
- Forsikring ved ulykkesdød og lemlæstelse
- Kort- og langfristet invalideforsikring
- Refusion af undervisningsgebyrer
- Hjælp til studielån
- Generøst 401(k)-match
- Fleksibel frihed
- Betalte helligdage
- Betalte orlovsordninger
- Yderligere virksomhedsbetalte fordele
- Mulighed for incitamentsordning