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Stellen im Unternehmen

Principal Machine-Learning-Engineer für generative KI (Remote, USA)

Leiten Sie Proofs of Concept für LLMs, agentische KI und maschinelles Lernen im Arzneimittelgeschäft von Amgen. Überführen Sie validierte Lösungen in unternehmensreife Anwendungen.

USVereinigte StaatenWAWashingtonRemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSCloudPythonTerraform

Beschreibung

  • Arbeiten Sie mit Führungskräften zusammen, um Arbeitsabläufe, Herausforderungen und Ziele zu verstehen.
  • Ermitteln Sie KI-Potenziale und legen Sie fest, was erfolgreiche Lösungen leisten müssen.
  • Leiten Sie funktionsübergreifende Teams dabei, aus unklaren Möglichkeiten konkrete KI-Initiativen zu entwickeln.
  • Legen Sie Prioritäten, technische Ausrichtung, Erfolgskriterien und Einführungspläne für Proofs of Concept fest.
  • Entwerfen und entwickeln Sie KI-Proofs of Concept mit LLMs, agentischen Workflows, Retrieval-Augmented Generation, Datenpipelines, APIs, Cloud-Diensten und Unternehmensplattformen.
  • Übernehmen Sie die praktische Verantwortung für technische Arbeiten mit großer Wirkung.
  • Prüfen Sie Machbarkeit und Geschäftswert durch praxisnahe Experimente.
  • Berücksichtigen Sie Datenverfügbarkeit, Integration, Nutzererlebnis, Sicherheit, Compliance, Leistung, Kosten und Betrieb.
  • Entwerfen Sie skalierbare Architekturen und erstellen Sie wiederverwendbare Komponenten, Dokumentationen, Entscheidungsprotokolle und Übergabeunterlagen.
  • Begleiten Sie Produkt- und Plattformteams bei der Überführung erfolgreicher Proofs of Concept in Unternehmenslösungen.
  • Setzen Sie durch technische Führung und Mentoring Entwicklungsstandards.
  • Gestalten Sie Designentscheidungen mit, verbessern Sie die Bereitstellung und helfen Sie Teams, mit Unsicherheit umzugehen.

Anforderungen

  • Promotion und 2 Jahre Berufserfahrung als Machine-Learning-Engineer; Masterabschluss und 6 Jahre; Bachelorabschluss und 8 Jahre; Associate Degree und 10 Jahre; oder Highschool-Abschluss beziehungsweise GED und 12 Jahre.
  • Umfangreiche Erfahrung in maschinellem Lernen und Softwareentwicklung, einschließlich technischer Verantwortung auf Senior-Niveau für Anwendungen über die Prototyp- oder Pilotphase hinaus.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in der Full-Stack-Entwicklung.
  • Sehr gute Python-Kenntnisse.
  • Erfahrung mit der Entwicklung von APIs, Backend-Anwendungen, Benutzeroberflächen und Datenintegrationen.
  • Erfahrung mit modernen Softwaredesign-Praktiken.
  • Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS.
  • DevOps-Erfahrung mit Terraform oder vergleichbarem Infrastructure as Code, Containern, CI/CD, automatisierter Bereitstellung und Observability.
  • Fundierte praktische Kenntnisse in generativer KI und dem Design von Anwendungen für maschinelles Lernen.
  • Erfahrung mit der Auswahl, Bewertung und Ausführung von Modellen sowie der Abwägung zwischen Managed Services, Open-Source-Tools und individuellen Implementierungen.
  • Erfahrung mit Unternehmensarchitektur und Integrationsmustern.
  • Kenntnisse zu Zugriffskontrollen, dem Umgang mit sensiblen Daten, Zuverlässigkeit, Leistung und Wartbarkeit.
  • Erfahrung mit der Entwicklung quantitativer und qualitativer Evaluierungsmethoden für KI-Anwendungen.
  • Solide Softwareentwicklungspraxis, einschließlich automatisierter Tests, Versionsverwaltung, modularem Design, Code-Reviews, Dokumentation und KI-Entwicklungstools.
  • Nachgewiesene technische Führung durch Architekturentscheidungen, Mentoring und Zusammenarbeit mit Teams aus Business, Produkt, Entwicklung, Sicherheit und Plattformbetrieb.
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Leitung von Teams, Projekten oder Programmen oder in der Steuerung der Ressourcenverteilung.
  • Klare schriftliche und mündliche Kommunikation.
  • Erfahrung darin, technischen und kaufmännischen Zielgruppen technische Optionen und Abwägungen zu erläutern.

Zusatzleistungen

  • Umfassende Zusatzleistungen für Beschäftigte, darunter ein Altersvorsorge- und Sparplan mit großzügigen Arbeitgeberbeiträgen.
  • Gruppenversicherungen für medizinische Versorgung, Zahnbehandlung und Sehhilfen.
  • Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung.
  • Flexible Ausgabenkonten.
  • Ermessensabhängiges jährliches Bonusprogramm.
  • Langfristige, aktienbasierte Vergütungsanreize.
  • Preisgekrönte Urlaubsregelungen.
  • Flexible Arbeitsmodelle, sofern möglich.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Unterstützung der Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.
  • Finanzpläne mit Möglichkeiten, für den Ruhestand und andere Ziele zu sparen.

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