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Amgen
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Sponsor für H1B-VisumBiotechnologieGesundheitswesenPharmazeutika
Amgen ist ein globales Biotechnologieunternehmen, das aus lebenden Zellen gewonnene Arzneimittel entwickelt und vermarktet. Das Unternehmen konzentriert sich auf schwere Erkrankungen, darunter Krankheiten mit begrenzten Behandlungsmöglichkeiten, und stützt seine Arbeit auf wissenschaftliche Forschung und klinische Studien. Amgen wird mit Fortschritten in der Krebsbehandlung und im Management von Adipositas in Verbindung gebracht und legt zugleich Wert auf ethische Forschung, Patientensicherheit und ökologische Nachhaltigkeit.
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Stellen im Unternehmen

Principal Machine-Learning-Ingenieur bei Amgen (Remote)

Leiten Sie die unternehmensweite Machine-Learning-Architektur und produktive generative KI-Systeme bei Amgen. Entwickeln Sie sichere, skalierbare KI-Funktionen für biotechnologische und pharmazeutische Prozesse.

USVereinigte Staaten
187.395 $ – 253.534 $ / Jahr
RemoteVollzeitLeadErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudDockerGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesPython

Beschreibung

  • Definieren Sie die unternehmensweite KI-/ML-Architektur, Standards, APIs und Leitplanken für Cloud- und On-Premises-Umgebungen
  • Entwickeln Sie produktive Machine-Learning- und generative-KI-Lösungen, einschließlich schlanker Anwendungen mit Erkenntnissen im Subsekundenbereich
  • Erstellen Sie durchgängige ML-Pipelines für Datenaufnahme, Feature Engineering, Training, Hyperparameter-Optimierung, Evaluierung, Registrierung und automatisierte Bereitstellung
  • Entwickeln und warten Sie Full-Stack-KI-Anwendungen, die Modelldienste mit Benutzeroberflächen, Workflow-Engines und Geschäftslogik verbinden
  • Implementieren Sie Observability, Service-Level-Ziele, sichere Bereitstellungsverfahren und Runbooks für die Reaktion auf Vorfälle
  • Leiten Sie Offline-, Online- und A/B-Tests sowie Drift-Überwachung und automatisiertes Modell-Retraining
  • Entwerfen Sie LLM- und RAG-Systeme mit Prompt-Management, Sicherheitskontrollen und optimierter Inferenz
  • Pflegen Sie Dokumentationen zu Datenqualität und Datenherkunft, Model Cards und Data Cards und wenden Sie datenschutzfreundliche Verfahren an
  • Entwickeln Sie wiederverwendbare ML- und generative-KI-Ressourcen, darunter Feature Stores, Modellregister und Bibliotheken zur Experimentverfolgung
  • Fördern Sie Engineering-Praktiken, die die Bereitstellungsgeschwindigkeit in Entwicklungsteams erhöhen
  • Führen Sie explorative Analysen durch und identifizieren Sie Merkmale in komplexen, hochdimensionalen Datensätzen
  • Erstellen Sie Prototypen und Benchmarks für Algorithmen, bewerten Sie Skalierbarkeit und Produktionsreife und übernehmen Sie Mitverantwortung für KPIs zur Modellleistung
  • Überführen Sie Anforderungen aus Forschung und Entwicklung, Produktion und Vertrieb in umsetzbare Roadmaps
  • Mentoren Sie Engineering-Teams und erläutern Sie technischen Stakeholdern die jeweiligen Abwägungen
  • Arbeiten Sie mit DevOps-, Sicherheits-, Compliance- und Produktteams zusammen, um KI-Lösungen auf Unternehmensniveau bereitzustellen

Anforderungen

  • Promotion plus 2 Jahre Erfahrung im Machine-Learning-Engineering oder Masterabschluss plus 6 Jahre, Bachelorabschluss plus 8 Jahre, Associate-Abschluss plus 10 Jahre oder Highschoolabschluss/GED plus 12 Jahre Berufserfahrung
  • Mindestens 2 Jahre direkte Erfahrung in der Führung von Mitarbeitenden oder in der Leitung von Teams, Projekten, Programmen oder der Ressourcenverteilung
  • 3–5 Jahre Erfahrung in KI/ML und Unternehmenssoftware
  • Fortgeschrittene Kenntnisse von Machine-Learning-Methoden, einschließlich Regression, Baumverfahren, Clustering, Dimensionsreduktion, Zeitreihenmodellen, CNNs, RNNs, Transformern und LLM-/RAG-Techniken
  • Nachweisliche Erfolge bei der Bewertung und Integration von KI-SaaS-/PaaS-Produkten sowie bei der Entwicklung kundenspezifischer ML-Dienste im großen Maßstab
  • Expertise in Vektordatenbanken, RAG-Pipelines, DSLs für Prompt Engineering und Agenten-Frameworks wie LangChain, LangGraph und Semantic Kernel
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und Java
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Containern mit Docker und Kubernetes
  • Erfahrung mit AWS, Azure oder Google Cloud Platform
  • Erfahrung mit modernen DevOps- und MLOps-Praktiken, einschließlich GitHub Actions und Bedrock-/SageMaker-Pipelines
  • Fähigkeit, Business Cases zu erstellen, die die Gesamtbetriebskosten mit dem Nettobarwert vergleichen
  • Hervorragende Fähigkeiten im Stakeholder-Management sowie die Fähigkeit, komplexe technische Inhalte als prägnante, ergebnisorientierte Darstellungen zu vermitteln
  • Erfahrung in der Biotechnologie- oder Pharmaindustrie ist wünschenswert
  • Veröffentlichte Fachbeiträge oder Konferenzvorträge zur Einführung generativer KI in Unternehmen sind wünschenswert
  • Masterabschluss in Informatik und/oder Data Science ist wünschenswert
  • Vertrautheit mit agilen Methoden und SAFe ist wünschenswert
  • Masterabschluss plus mindestens 10–12 Jahre Berufserfahrung in Informatik, IT oder einem verwandten Bereich oder Bachelorabschluss plus mindestens 12–14 Jahre Erfahrung in einem verwandten Bereich
  • Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten
  • Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit globalen, verteilten Teams
  • Ausgeprägte Eigeninitiative und selbstständige Arbeitsweise
  • Fähigkeit, konkurrierende Prioritäten erfolgreich zu steuern
  • Ausgeprägte Präsentations- und Redefähigkeiten

Zusatzleistungen

  • Umfassendes Leistungspaket für Mitarbeitende
  • Altersvorsorge- und Sparplan mit umfangreichen Arbeitgeberbeiträgen
  • Gruppenkranken-, Zahn- und Sehkostenschutz
  • Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung
  • Flexible Ausgabenkonten
  • Freiwilliges jährliches Bonusprogramm
  • Langfristige aktienbasierte Vergütung
  • Ausgezeichnete Programme für bezahlte Freistellung
  • Flexible Arbeitsmodelle, sofern verfügbar
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Programme zur Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben
  • Optionen zur Finanzplanung für die Altersvorsorge und weitere Sparziele

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