Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) reúne empresas farmacéuticas centradas en impulsar la atención sanitaria mediante la comercialización de productos y el desarrollo clínico. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. comercializa en Norteamérica medicamentos descubiertos por Otsuka y productos obtenidos mediante acuerdos de licencia, mientras que Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. dirige el desarrollo clínico y el registro global de productos innovadores para la atención sanitaria, con especial experiencia en neurociencia. En conjunto, estas organizaciones operan en los sectores farmacéutico, sanitario y biotecnológico, con el objetivo de desarrollar soluciones que contribuyan a mejorar la salud.
Director Asociado de IA y Ciencia de Datos - Otsuka, Nueva Jersey, remoto
Liderar el desarrollo de soluciones de IA, aprendizaje automático y agentes para las operaciones de I+D farmacéutica de Otsuka. Definir la estrategia, el despliegue y la transformación interfuncional de productos de IA empresariales.
Estados Unidos
Nueva Jersey169.222 $ – 253.000 $ / año
RemotoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datosDescripción
- Crear visiones y hojas de ruta de productos de IA que reflejen las prioridades empresariales, los avances tecnológicos y las condiciones del mercado
- Impulsar los objetivos de la cartera de Ciencia de Datos e IA, apoyando las estrategias de datos y analítica para las operaciones de I+D
- Construir, entrenar, ajustar, validar y evaluar modelos de IA y aprendizaje automático para las necesidades empresariales
- Desarrollar sistemas empresariales de IA mediante ingeniería de prompts, embeddings, ajuste fino, modelos de lenguaje de gran escala e IA generativa
- Liderar iniciativas de prueba de concepto y crear aplicaciones de IA que fortalezcan la analítica y aceleren el desarrollo de medicamentos
- Supervisar el rendimiento de los productos mediante análisis de datos e indicadores clave de rendimiento, utilizando los resultados para orientar las decisiones
- Desarrollar soluciones de IA a partir de datos de I+D farmacéutica, desarrollo de medicamentos, ensayos clínicos y atención sanitaria externa
- Crear productos de IA centrados en el usuario que generen confianza, fomenten la adopción y permitan la transformación organizativa
- Asesorar sobre ecosistemas, plataformas, marcos, arquitecturas y capacidades técnicas emergentes de IA
- Apoyar a desarrolladores, personal técnico y proveedores con orientación sobre conceptos e implementación de IA
- Diseñar, construir y desplegar sistemas de IA agéntica que incorporen percepción, planificación, razonamiento, orquestación, ejecución y reflexión
- Gestionar los ciclos de vida y las actualizaciones de las soluciones de IA mediante prácticas y herramientas de MLOps y LLMOps
- Liderar iniciativas de adopción, habilitación, gestión del cambio y uso responsable de la IA
- Evaluar casos de uso de IA y aprendizaje automático frente a las directrices, marcos, componentes de plataforma y estándares de IA responsable aplicables
- Crear componentes reutilizables de datos e IA y fomentar su reutilización escalable entre funciones
- Dirigir grupos interfuncionales que incluyan partes interesadas técnicas, semitécnicas y empresariales
- Informar a las partes interesadas sobre el progreso, los resultados, el impacto, las limitaciones y los riesgos de la IA
- Trabajar con funciones internas y socios externos para idear, construir y codesarrollar capacidades de IA y aprendizaje automático
- Coordinarse con los equipos jurídico, de privacidad y de ética en cuestiones de sesgo, equidad, transparencia y privacidad de datos
- Trabajar eficazmente mediante experimentación iterativa, gestionando la ambigüedad en el desarrollo de productos de IA
Requisitos
- Máster en Ciencia de Datos, Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Física, Estadística, Sistemas de Información o un campo relacionado centrado en ciencia de datos avanzada, IA y aprendizaje automático
- Experiencia especializada en el uso de activos de datos del mundo real para generar evidencia científica y mejorar la eficacia y eficiencia operativas
- Conocimientos avanzados de ingeniería de datos, representación de datos, IA generativa, inteligencia artificial y métodos de aprendizaje automático
- Experiencia en el diseño de arquitecturas y la entrega de casos de uso de IA y aprendizaje automático
- Experiencia desarrollando productos de IA que combinan IA, Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
- Comprensión profunda de las aplicaciones de IA y aprendizaje automático en la industria farmacéutica
- Experiencia con Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker u otras plataformas de ciencia de datos comparables
- Conocimientos sobre la integración de tecnologías de aprendizaje automático e IA con canalizaciones de ingeniería de datos
- Dominio del ciclo de vida del desarrollo de software y del ciclo de vida del desarrollo de la ciencia de datos, incluido CRISP
- Conocimiento de las prácticas de pruebas y validación para entornos GxP y no GxP
- Experiencia en ingeniería de software o productos basados en IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con los principios de pruebas, validación y validación GxP
- Experiencia diseñando, construyendo y manteniendo soluciones de datos e IA a gran escala en entornos científicos, regulados o intensivos en investigación
- Se valora especialmente la experiencia farmacéutica, biotecnológica o de ciencias de la vida, sobre todo en desarrollo de medicamentos, ensayos clínicos o I+D
- Éxito demostrado en la puesta en producción de aplicaciones de IA generativa y modelos de lenguaje de gran escala
- Experiencia utilizando datos de reclamaciones, ensayos clínicos, regulación, calidad y otras operaciones de ciencias de la vida
- Experiencia demostrada entregando aplicaciones de IA, aprendizaje automático, IA generativa y LLM de prueba de concepto y de calidad productiva
- Comprensión de los desafíos de recopilación, gobernanza y estructuración de datos que afectan a los resultados de la IA
- Excelentes habilidades de comunicación y gestión de partes interesadas
- Sólidas capacidades de colaboración interfuncional y gestión de proyectos
Beneficios
- Oportunidad de obtener compensación variable
- Cobertura médica, dental, oftalmológica y de medicamentos con receta
- Seguro de vida básico proporcionado por el empleador
- Seguro por muerte accidental y desmembramiento
- Cobertura por incapacidad a corto y largo plazo
- Reembolso de matrícula
- Asistencia para préstamos estudiantiles
- Generosa aportación equivalente del empleador al plan 401(k)
- Tiempo libre flexible
- Días festivos pagados
- Programas de permisos remunerados
- Beneficios adicionales proporcionados por el empleador