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Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)
Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)
1.001 – 5.000 Mitarbeitende
BiotechnologieGesundheitswesenPharmazeutika
Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) vereint Pharmaunternehmen, die sich darauf konzentrieren, die Gesundheitsversorgung durch die Vermarktung von Produkten und die klinische Entwicklung voranzubringen. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. vermarktet von Otsuka entwickelte und einlizensierte Arzneimittel in Nordamerika, während Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. die klinische Entwicklung und die weltweite Zulassung innovativer Gesundheitsprodukte leitet und über besondere Expertise im Bereich der Neurowissenschaften verfügt. Gemeinsam sind diese Unternehmen in den Bereichen Pharmazeutika, Gesundheitsversorgung und Biotechnologie tätig und konzentrieren sich auf die Entwicklung von Lösungen, die zu einer besseren Gesundheit beitragen.
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Stellen im Unternehmen

Associate Director, KI- und Datenwissenschaftler – Otsuka, New Jersey, Remote

Leiten Sie die Entwicklung von KI-, Machine-Learning- und agentenbasierten Lösungen für Otsukas pharmazeutische Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Gestalten Sie die Strategie, Einführung und funktionsübergreifende Transformation von KI-Produkten im gesamten Unternehmen.

USVereinigte StaatenNJNew Jersey
169.222 $ – 253.000 $ / Jahr
RemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
AWSSDLC

Beschreibung

  • Entwickeln Sie Visionen und Roadmaps für KI-Produkte, die Geschäftsprioritäten, technologische Entwicklungen und Marktbedingungen berücksichtigen
  • Treiben Sie die Ziele des Data-Science- und KI-Portfolios voran und unterstützen Sie Daten- und Analysestrategien für den Forschungs- und Entwicklungsbetrieb
  • Erstellen, trainieren, optimieren, validieren und bewerten Sie KI- und Machine-Learning-Modelle für geschäftliche Anforderungen
  • Liefern Sie unternehmensweite KI-Systeme mit Prompt Engineering, Embeddings, Feinabstimmung, großen Sprachmodellen und generativer KI
  • Führen Sie Proof-of-Concept-Initiativen durch und entwickeln Sie KI-Anwendungen, die Analysen verbessern und die Arzneimittelentwicklung beschleunigen
  • Überwachen Sie die Produktleistung durch Datenanalysen und KPIs und nutzen Sie die Erkenntnisse zur Entscheidungsfindung
  • Entwickeln Sie KI-Lösungen auf Basis pharmazeutischer Forschungs- und Entwicklungsdaten, Daten zur Arzneimittelentwicklung und klinischer Studien sowie externer Gesundheitsdaten
  • Entwickeln Sie nutzerorientierte KI-Produkte, die Vertrauen schaffen, die Akzeptanz fördern und organisatorische Veränderungen ermöglichen
  • Beraten Sie zu KI-Ökosystemen, Plattformen, Frameworks, Architekturen und neuen technischen Möglichkeiten
  • Unterstützen Sie Entwickler, technisches Personal und Anbieter mit Beratung zu KI-Konzepten und deren Umsetzung
  • Konzipieren, entwickeln und implementieren Sie agentenbasierte KI-Systeme mit Wahrnehmung, Planung, Schlussfolgerung, Orchestrierung, Ausführung und Reflexion
  • Verwalten Sie Lebenszyklen und Aktualisierungen von KI-Lösungen mithilfe von MLOps- und LLMOps-Praktiken und -Tools
  • Leiten Sie Initiativen zur Einführung und Befähigung im Bereich KI, zum Change Management und zur verantwortungsvollen Nutzung
  • Bewerten Sie KI- und Machine-Learning-Anwendungsfälle anhand geltender Richtlinien, Frameworks, Plattformkomponenten und Standards für verantwortungsvolle KI
  • Erstellen Sie wiederverwendbare Daten- und KI-Komponenten und fördern Sie deren skalierbare Wiederverwendung über verschiedene Funktionen hinweg
  • Leiten Sie funktionsübergreifende Gruppen mit technischen, technisch orientierten und geschäftlichen Stakeholdern
  • Berichten Sie Stakeholdern über Fortschritte, Ergebnisse, Auswirkungen, Einschränkungen und Risiken im Bereich KI
  • Arbeiten Sie mit internen Funktionen und externen Partnern zusammen, um KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten zu konzipieren, zu entwickeln und gemeinsam aufzubauen
  • Koordinieren Sie sich mit Rechts-, Datenschutz- und Ethikteams zu Verzerrungen, Fairness, Transparenz und Datenschutz
  • Arbeiten Sie effektiv mit iterativen Experimenten und navigieren Sie durch Unklarheiten bei der Entwicklung von KI-Produkten

Anforderungen

  • Masterabschluss in Datenwissenschaft, Computer Engineering, Informatik, Physik, Statistik, Informationssystemen oder einem verwandten Fach mit Schwerpunkt auf fortgeschrittener Datenwissenschaft, KI und Machine Learning
  • Expertise in der Nutzung realer Datenbestände zur Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnisse und zur Verbesserung der betrieblichen Wirksamkeit und Effizienz
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Data Engineering, Datendarstellung, generativer KI, künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Methoden
  • Erfahrung in der Entwicklung von Architekturen und der Umsetzung von KI- und Machine-Learning-Anwendungsfällen
  • Erfahrung in der Entwicklung von KI-Produkten, die KI, Data Science und Machine Learning verbinden
  • Umfassendes Verständnis der Anwendungen von KI und Machine Learning in der pharmazeutischen Industrie
  • Erfahrung mit Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker oder vergleichbaren Data-Science-Plattformen
  • Kenntnisse in der Integration von Machine-Learning- und KI-Technologien in Data-Engineering-Pipelines
  • Sehr gute Kenntnisse des Softwareentwicklungslebenszyklus und des Data-Science-Entwicklungslebenszyklus einschließlich CRISP
  • Bewusstsein für Test- und Validierungspraktiken in GxP- und Nicht-GxP-Umgebungen
  • Erfahrung in der Entwicklung von Software oder Produkten auf Basis von KI und Machine Learning
  • Vertrautheit mit Grundsätzen für Tests, Validierung und GxP-Validierung
  • Erfahrung in der Entwicklung, dem Aufbau und der Betreuung groß angelegter Daten- und KI-Lösungen in wissenschaftlichen, regulierten oder forschungsintensiven Umgebungen
  • Erfahrung in der Pharma-, Biotech- oder Life-Sciences-Branche, insbesondere in der Arzneimittelentwicklung, klinischen Studien oder Forschung und Entwicklung, ist sehr wünschenswert
  • Nachweisliche Erfolge bei der Einführung generativer KI- und Large-Language-Model-Anwendungen in die Produktion
  • Erfahrung mit Leistungsabrechnungs-, klinischen Studien-, regulatorischen, Qualitäts- und anderen Betriebsdaten aus dem Life-Sciences-Bereich
  • Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von Proof-of-Concept- und produktionsreifen Anwendungen für KI, Machine Learning, generative KI und große Sprachmodelle
  • Verständnis der Herausforderungen bei Datenerfassung, Governance und Strukturierung, die sich auf KI-Ergebnisse auswirken
  • Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in funktionsübergreifender Zusammenarbeit und Projektmanagement

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit, eine variable Vergütung zu erhalten
  • Kranken-, Zahn-, Augen- und verschreibungspflichtige Arzneimittelversicherung
  • Vom Arbeitgeber bereitgestellte grundlegende Lebensversicherung
  • Unfalltod- und Invaliditätsversicherung
  • Kurz- und langfristige Erwerbsunfähigkeitsversicherung
  • Erstattung von Studiengebühren
  • Unterstützung bei Studienkrediten
  • Großzügiger Arbeitgeberbeitrag zur 401(k)-Altersvorsorge
  • Flexible Freistellung
  • Bezahlte Feiertage
  • Programme für bezahlten Urlaub
  • Zusätzliche vom Arbeitgeber bereitgestellte Leistungen

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