Johnson & Johnson ist ein global tätiges Gesundheitsunternehmen, das in den Bereichen innovative Arzneimittel und Medizintechnik arbeitet. Die Teams entwickeln Lösungen in der Onkologie, Immunologie, Neurowissenschaften, spezialisierten Augenheilkunde, interventionellen Versorgung und Orthopädie und verbinden Wissenschaft und Technologie, um komplexe gesundheitliche Herausforderungen zu bewältigen. Darüber hinaus legt das Unternehmen Wert auf gesundheitliche Chancengleichheit, ökologische Nachhaltigkeit, Vielfalt und Inklusion und unterstützt Gesundheitsdienstleister, Patientinnen und Patienten sowie Gemeinschaften weltweit.
Principal Scientist für KI-gestütztes Schlussfolgern in der Arzneimittelforschung
Leiten Sie die Entwicklung multimodaler KI-Systeme für die Arzneimittelforschung von Johnson & Johnson. Entwickeln Sie agentenbasierte Systeme, quantifizieren Sie Unsicherheiten und fördern Sie eine strenge wissenschaftliche Validierung.
Beschreibung
- Entwicklung einer Plattform für KI-gestütztes Schlussfolgern zur Unterstützung von Entscheidungen zur translationalen Sicherheit während der Arzneimittelforschung und -entwicklung
- Entwicklung multimodaler KI-Systeme, die wissenschaftliche Daten kombinieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen
- Entwicklung von Speicherarchitekturen für Agenten, die Wissen bewahren und kontextbezogene Entscheidungen über Forschung und Entwicklung hinweg ermöglichen
- Leitung der Forschung zur Quantifizierung von Unsicherheiten und zu vertrauenswürdigem wissenschaftlichem Schlussfolgern auf KI-Basis
- Anwendung von Fortschritten in KI und maschinellem Lernen auf Anwendungsfälle der computergestützten Arzneimittelforschung
- Führung und Betreuung von Forschungsteams
- Bewertung von KI-Agenten im Vergleich zu menschlichen Experten und führenden Methoden
- Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in renommierten Fachzeitschriften und auf führenden Konferenzen
Anforderungen
- Promotion in KI, maschinellem Lernen oder einer verwandten Fachrichtung sowie mindestens zwei Jahre nachgewiesene Berufserfahrung
- Fundierte Kenntnisse in Bayes’scher Inferenz, Unsicherheitsquantifizierung, Informationstheorie, kausaler Inferenz, graphbasierten neuronalen Netzen und verwandten Verfahren
- Erfahrung mit agentenbasierten Frameworks wie LangGraph, DSPy und mem0
- Sehr gute Kenntnisse in Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow
- Hervorragende Programmierkenntnisse in Python
- Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Systeme, die Forschungsinnovationen mit der Bereitstellung in der Produktion verbinden
- Fähigkeit, kleine Forschungsteams zu leiten
- Von Vorteil: Vertrautheit mit Abläufen der Arzneimittelforschung und biologischen Datentypen
- Von Vorteil: Kenntnisse statistischer Verfahren und Techniken zur Validierung der Modellleistung
- Von Vorteil: Erfahrung mit AWS und/oder Azure
Zusatzleistungen
- Zusammengefasstes Altersvorsorgeprogramm mit Pensionsleistung
- 401(k)-Sparplan
- 120 Urlaubsstunden pro Kalenderjahr
- 40 Krankheitsstunden pro Kalenderjahr bzw. 48 Stunden für Beschäftigte in Colorado und 56 Stunden für Beschäftigte in Washington
- 13 bezahlte Feiertage pro Kalenderjahr, einschließlich frei wählbarer Feiertage
- Bis zu 40 Stunden für persönliche und familiäre Angelegenheiten sowie Arbeitszeit pro Kalenderjahr
- Bis zu 480 Stunden Elternzeit innerhalb eines Jahres nach der Geburt, Adoption oder Aufnahme eines Kindes in Pflege
- Trauerurlaub von 240 Stunden bei einem unmittelbaren Familienmitglied oder 40 Stunden bei einem erweiterten Familienmitglied pro Kalenderjahr
- 80 Stunden Pflegezeit innerhalb eines rollierenden Zeitraums von 52 Wochen
- 32 Stunden bezahlte Freistellung für ehrenamtliche Tätigkeiten pro Kalenderjahr
- 80 Stunden Freistellung für Ehepartnerinnen und Ehepartner von Militärangehörigen pro Kalenderjahr
- Informationen zu den Leistungen für Beschäftigte sind unter careers.jnj.com/employee-benefits verfügbar