Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)

1.001 – 5.000 Mitarbeitende

Biotechnologie Gesundheitswesen Pharmazeutika

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.

Stellen im Unternehmen

Associate Director, Wissenschaftler für KI-Lösungen (Remote in den USA)

Leiten Sie die Architektur und Bereitstellung generativer KI, agentischer Systeme und maschineller Lernprodukte für die pharmazeutische Forschung und Entwicklung sowie zentrale Unternehmensfunktionen. Führen Sie funktionsübergreifende Teams von der Machbarkeitsforschung bis zur Einführung in die Produktion.

vor 6 Tagen

Vereinigte Staaten

169.222 $ – 253.000 $ / Jahr

Remote Vollzeit Senior Erforderliche Sprache: Englisch Künstliche Intelligenz

AWS Cloud SDLC

Beschreibung

Moderne KI-Lösungen, Anwendungsfälle und Anwendungen konzipieren und entwickeln
Die Machbarkeit vorgeschlagener KI-Lösungen untersuchen
Architektur- und Designvorgaben für KI, Data Science, Prozesse und Workflows bereitstellen
Fortschrittliche KI-Lösungen für Forschung und Entwicklung sowie Unternehmensfunktionen liefern
Multi-Agenten-Orchestrierung, generative KI-Anwendungen und wiederverwendbare KI-Funktionen entwickeln
Neue KI-Technologien beobachten und ihre Einführung in Projekten und Teams steuern
Mit Data Scientists, KI-Forschern, Ingenieuren, IT-Teams und Experten für Biowissenschaften robuste KI-Lösungen entwickeln
Visionen und Roadmaps für KI-Produkte definieren, die auf Geschäftszielen, technologischen Entwicklungen und Marktentwicklungen basieren
Datenanalysen und KPIs einsetzen, um die Produktleistung zu verfolgen und den Geschäftswert von KI-Modellen zu bewerten
Lösungen entwickeln, die verantwortungsvolle KI, Datenschutz durch Technikgestaltung und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen unterstützen
Mit KI- und Machine-Learning-Modellen experimentieren, sie trainieren, feinabstimmen, validieren und bewerten
Agentische KI-Systeme entwerfen und bereitstellen, die Wahrnehmung, Planung, Schlussfolgerung, Orchestrierung, Ausführung und Reflexion integrieren
Den Produktionslebenszyklus und laufende Überarbeitungen von KI-, ML-, LLM- und Agentensystemen überwachen
Funktionen des KI-Ökosystems weiterentwickeln, einschließlich Plattformen, Frameworks, Architektur und neuer Entwicklungen
Entwickler betreuen und die Anwendung von KI-Konzepten und Implementierungspraktiken überwachen
KI-/ML-Anwendungsfallprüfungen mit Fachwissen und Anleitung zur Umsetzung leiten oder unterstützen
Probleme in Datenanalysen und KI-Anwendungen während der Entwicklung und des Produktionssupports diagnostizieren und beheben
Wiederverwendbare Daten- und KI-Komponenten für Geschäftsbereiche und das gesamte KI-Ökosystem entwickeln und fördern
Funktionsübergreifende Gruppen aus technischen, teilweise technischen und geschäftlichen Stakeholdern leiten
Stakeholder über Fortschritte, Ergebnisse, Auswirkungen, Einschränkungen, Risiken und Erwartungen im Bereich KI informieren
Komplexe KI-Konzepte zwischen technischen Teams und nichttechnischen Geschäftspartnern vermitteln
Einführungs- und Change-Management-Initiativen für KI-Technologien leiten
Mit internen Funktionen und externen Partnern zusammenarbeiten, um KI- und Machine-Learning-Fähigkeiten aufzubauen
Mit Data-Science-, IT-, Cloud-Architektur- und Plattformteams koordinieren, um Lösungen an Unternehmensarchitektur und Compliance auszurichten
Mit Rechts-, Datenschutz- und Ethikteams zu Verzerrungen, Fairness, Transparenz und Datenschutz zusammenarbeiten
Durch Experimente und Iteration bei der Entwicklung von KI-Produkten effektiv arbeiten
Intelligenz und Kontext nutzen, um die laufende Weiterentwicklung von Produkten zu steuern

Anforderungen

Masterabschluss in Data Science, Computer Engineering, Informatik, Physik, Statistik, Informationssystemen oder einer verwandten Fachrichtung mit Schwerpunkt auf fortgeschrittener Datenwissenschaft, KI und maschinellem Lernen
Promotion bevorzugt
Fachkenntnisse in Real-World-Datenbeständen und deren Nutzung zur Gewinnung wissenschaftlicher Erkenntnisse sowie zur Verbesserung der betrieblichen Effektivität und Effizienz
Umfassende Kenntnisse in Data Engineering, Datendarstellung, generativer KI, künstlicher Intelligenz und Methoden des maschinellen Lernens
Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von KI- und Machine-Learning-Anwendungsfällen
Erfahrung in Software- oder Produktentwicklung
Ausgeprägtes Verständnis für Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in der Pharmaindustrie
Erfahrung mit Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake oder vergleichbaren Data-Science-Plattformen
Erfahrung bei der Integration von Machine-Learning- und KI-Technologien in Data-Engineering-Pipelines
Fundierte Kenntnisse des Softwareentwicklungslebenszyklus und des Entwicklungslebenszyklus für Data Science, einschließlich CRISP
Erfahrung in der Entwicklung von Software oder Produkten auf Basis von KI und maschinellem Lernen
Vertrautheit mit Test-, Validierungs- und GxP-Validierungsprinzipien
Erfahrung beim Aufbau und der Pflege groß angelegter Daten- und KI-Lösungen in wissenschaftlichen, regulierten oder forschungsintensiven Umgebungen
Ausgeprägte Erfahrung in der Pharmaindustrie, Biotechnologie oder den Biowissenschaften, insbesondere in Arzneimittelentwicklung, klinischen Studien oder Forschung und Entwicklung, ist sehr wünschenswert
Nachweisbare Erfahrung bei der Implementierung und Bereitstellung von Proof-of-Concept- und produktiven Anwendungen für generative KI, KI/ML und große Sprachmodelle
Verständnis der Geschäftsprozesse in Forschung und Entwicklung der Biowissenschaften
Erfahrung im Umgang mit Daten aus Leistungsabrechnungen, klinischen Studien, regulatorischen Prozessen, Qualitätssicherung und anderen Abläufen in den Biowissenschaften
Verständnis der Herausforderungen bei Datenerhebung, Governance und Strukturierung, die sich auf KI-Ergebnisse auswirken
Ausgeprägte Fähigkeiten in Zusammenarbeit, funktionsübergreifender Teamarbeit und Projektmanagement
Ausgezeichnete Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten
Selbstständige und effektive Arbeitsweise sowohl eigenständig als auch im Team
Kreative Fähigkeiten zur Problemlösung auf Grundlage verantwortungsvoller KI und verwandter Technologien

Zusatzleistungen

Kranken-, Zahn-, Sehhilfen- und verschreibungspflichtige Arzneimittelversicherung
Vom Unternehmen bezahlte Basislebensversicherung
Unfalltod- und Invaliditätsversicherung
Kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung
Erstattung von Studiengebühren
Unterstützung bei Studienkrediten
Großzügiger Arbeitgeberzuschuss zum 401(k)-Vorsorgeplan
Flexible Freizeitregelung
Bezahlte Feiertage
Bezahlte Freistellungsprogramme
Zusätzliche vom Unternehmen bereitgestellte Leistungen
Möglichkeit zur Incentive-Vergütung