LogoFresh Jobs Ahead
Amgen
Amgen
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.
LinkedIn
Stellen im Unternehmen

Remote Data Scientist für generative KI und Lieferkette bei Amgen

Entwickle generative KI, Machine Learning und Analytics für Amgens biotechnologische Lieferkette weiter. Begleite Lösungen vom Experiment bis zum unternehmensweiten Produktiveinsatz.

USVereinigte Staaten
103.852 $ – 140.505 $ / Jahr
RemoteVollzeitJuniorMittlere StufeErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
CloudPythonSQL

Beschreibung

  • Leite die technische Data-Science-Arbeit für zugewiesene KI-gestützte Analytics-Funktionen.
  • Arbeite mit Product Ownern und Beteiligten aus der Lieferkette zusammen, um geschäftliche Anforderungen in priorisierte Anwendungsfälle, technische Ansätze, Erfolgskriterien und Lieferpläne zu überführen.
  • Entwickle, bewerte und verbessere generative und agentische KI-Lösungen mit großen Sprachmodellen, Retrieval-Augmented Generation, semantischer Suche, Prompt Engineering und Multi-Agenten-Workflows.
  • Richte die Bewertung und Überwachung von KI-Lösungen ein. Berücksichtige dabei Genauigkeit, Relevanz, Robustheit, Sicherheit, Nutzerfeedback und angemessene menschliche Prüfung.
  • Nutze Machine Learning, statistische Modellierung und Zeitreihenanalysen für Anforderungen der Lieferkette in den Bereichen Nachfrage, Angebot, Bestand, Kapazität, Kosten, Risiken und Betriebsleistung.
  • Arbeite mit Data Engineers zusammen, um verlässliche Analysedatensätze, wiederverwendbare Merkmale, Datenqualitätsprüfungen, Datenherkunft und Dokumentation für KI- und Analytics-Produkte zu erstellen.
  • Integriere Data-Science-Funktionen gemeinsam mit Engineering-, Architektur-, Plattform-, Test- und Delivery-Teams in Unternehmensanwendungen. Unterstütze Tests, Bereitstellung, Produktionsleistung und Fehlerbehebung.
  • Leite die Arbeit von Data Scientists, Engineers und Delivery-Partnern an und überprüfe sie. Koordiniere Abhängigkeiten und fördere wiederverwendbare Ansätze für verwandte Produkte.
  • Erstelle technische Dokumentation und Betriebsanleitungen und wirke an technischen Reviews mit.
  • Erläutere Erkenntnisse, Abwägungen, Risiken, Empfehlungen und geschäftliche Auswirkungen für technische und nicht technische Beteiligte. Wirke an agiler Bereitstellung sowie an geltenden Prozessen zur KI- und Data Governance mit.

Anforderungen

  • Masterabschluss und 1 bis 3 Jahre Berufserfahrung in Informatik, IT oder einem verwandten Bereich; oder Bachelorabschluss in Data Science, Betriebswirtschaft, Statistik, Data Mining, angewandter Mathematik, Business Analytics, Ingenieurwesen, Informatik oder einem verwandten Bereich sowie 2 Jahre einschlägige Berufserfahrung; oder Associate Degree in einem dieser Bereiche sowie 6 Jahre einschlägige Berufserfahrung.
  • Praktische Erfahrung mit Python und SQL für Datenanalysen, Feature Engineering, Machine Learning, Natural Language Processing und die Entwicklung von KI-Lösungen.
  • Erfahrung in der Konzeption oder Entwicklung generativer KI- und Sprachmodellfunktionen, etwa KI-Assistenten, Retrieval-Augmented Generation, Embeddings, semantische Suche, Prompt Engineering oder agentische Workflows.
  • Fundierte Kenntnisse in Machine Learning, statistischer Analyse, explorativer Datenanalyse, Zeitreihenmethoden und Modellbewertung.
  • Erfahrung damit, Data-Science- oder KI-Lösungen vom Experiment in den Produktivbetrieb zu überführen, einschließlich Tests, Versionskontrolle, Überwachung und MLOps- oder LLMOps-Praktiken.
  • Fähigkeit, mit großen, komplexen Datensätzen zu arbeiten und an Datenmodellierung, Datenqualität, Datenherkunft und wiederverwendbaren analytischen Datenpipelines mitzuwirken.
  • Fähigkeit, geschäftliche Probleme in technische Ansätze zu übersetzen, einen technischen Arbeitsbereich eigenständig zu leiten und Ergebnisse klar zu kommunizieren.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Analytics für Lieferketten, Fertigung oder Biotechnologie, etwa in Nachfrage- und Angebotsplanung, Beständen, Kapazitäten, Kosten, Finanzplanung oder betrieblichen Leistungskennzahlen.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit cloudbasierten Daten- und KI-Plattformen, groß angelegter Datenverarbeitung und der Integration von KI-Funktionen in Unternehmensanwendungen.
  • Bevorzugt: Kenntnisse zu verantwortungsvoller KI, KI-Governance, Sicherheit, Compliance, Observability und laufendem Leistungsmanagement von Lösungen.
  • Bevorzugt: Erfahrung mit Analytics- oder Reporting-Produkten sowie der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und Delivery-Partnern in einem agilen oder SAFe-Umfeld.
  • Bevorzugt: Zertifizierung in Data Science, künstlicher Intelligenz oder Machine Learning.
  • Optional: Zertifizierung für Cloud- oder Datenplattformen.
  • Ausgeprägtes kritisches Denken sowie analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
  • Ausgeprägte Kommunikations-, Kooperations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten.
  • Fähigkeit, technische Führung zu übernehmen und ohne formale Weisungsbefugnis Einfluss zu nehmen.
  • Fähigkeit, technische Arbeit mit Geschäftsergebnissen zu verknüpfen und komplexe Themen verständlich zu erklären.
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Präsentation, Wissensaustausch und Mentoring.

Zusatzleistungen

  • Umfassende Leistungen für Mitarbeitende, einschließlich Altersvorsorge- und Sparplan mit großzügigen Arbeitgeberbeiträgen.
  • Gruppenversicherungen für Kranken-, Zahn- und Augenversorgung.
  • Lebens- und Berufsunfähigkeitsversicherung.
  • Flexible Ausgabenkonten.
  • Ermessensabhängiges jährliches Bonusprogramm.
  • Langfristige aktienbasierte Anreize.
  • Preisgekrönte Urlaubsregelungen.
  • Flexible Arbeitsmodelle, soweit möglich.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Finanzpläne mit Optionen zum Sparen für den Ruhestand und andere Ziele.
  • Unterstützung der Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.

Ähnliche Stellen