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Amgen
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Patrocinador de visa H1BAtención sanitariaBiotecnologíaProductos farmacéuticos
Amgen es una empresa biotecnológica global que desarrolla y comercializa medicamentos elaborados a partir de células vivas. Su trabajo se centra en enfermedades graves, incluidas afecciones con opciones de tratamiento limitadas, y cuenta con el respaldo de la investigación científica y los ensayos clínicos. La empresa está vinculada a avances en el tratamiento del cáncer y el control de la obesidad, y hace hincapié en la investigación ética, la seguridad de los pacientes y la sostenibilidad medioambiental.
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Empleos de la empresa

Ingeniero principal de aprendizaje automático en Amgen (remoto)

Lidera la arquitectura empresarial de aprendizaje automático y los sistemas de IA generativa en producción en Amgen. Construye capacidades de IA seguras y escalables para apoyar las operaciones biotecnológicas y farmacéuticas.

USEstados Unidos
187.395 $ – 253.534 $ / año
RemotoTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AWSAzureDockerGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesNubePython

Descripción

  • Definir la arquitectura empresarial de IA/ML, los estándares, las API y las salvaguardas en entornos de nube y locales
  • Desarrollar soluciones de aprendizaje automático e IA generativa para producción, incluidas aplicaciones ligeras que proporcionen información en menos de un segundo
  • Crear canalizaciones de ML integrales para la ingesta, la ingeniería de características, el entrenamiento, la optimización de hiperparámetros, la evaluación, el registro y la promoción automatizada
  • Desarrollar y mantener aplicaciones de IA de pila completa que conecten los servicios de modelos con las interfaces de usuario, los motores de flujo de trabajo y la lógica empresarial
  • Implementar observabilidad, objetivos de nivel de servicio, prácticas de despliegue seguro y manuales de respuesta a incidentes
  • Liderar pruebas offline, online y A/B, junto con la supervisión de la deriva y el reentrenamiento automatizado de modelos
  • Diseñar sistemas LLM y RAG con gestión de prompts, controles de seguridad e inferencia optimizada
  • Mantener la documentación de calidad y linaje de datos, las fichas de modelos y las fichas de datos, aplicando métodos de protección de la privacidad
  • Desarrollar activos reutilizables de ML e IA generativa, incluidos almacenes de características, registros de modelos y bibliotecas de seguimiento de experimentos
  • Promover prácticas de ingeniería que aumenten la velocidad de entrega entre los equipos de desarrollo
  • Realizar análisis exploratorios e identificar características en conjuntos de datos complejos y de alta dimensionalidad
  • Crear prototipos y comparar algoritmos, evaluar la escalabilidad y la preparación para producción, y compartir la responsabilidad de los KPI de rendimiento de los modelos
  • Convertir los requisitos de I+D, Manufactura y Comercial en hojas de ruta accionables
  • Orientar a los equipos de ingeniería y explicar las ventajas y desventajas técnicas a las partes interesadas
  • Colaborar con los equipos de DevOps, Seguridad, Cumplimiento y Producto para entregar soluciones de IA de nivel empresarial

Requisitos

  • Doctorado y 2 años de experiencia en ingeniería de aprendizaje automático, o maestría y 6 años, licenciatura y 8 años, título de asociado y 10 años, o diploma de educación secundaria/GED y 12 años
  • Al menos 2 años de experiencia directa en gestión de personas o liderazgo supervisando equipos, proyectos, programas o asignación de recursos
  • 3–5 años de experiencia en IA/ML y software empresarial
  • Comprensión avanzada de métodos de aprendizaje automático, incluidos regresión, conjuntos de árboles, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, modelos de series temporales, CNN, RNN, transformers y técnicas LLM/RAG
  • Éxito demostrado en la evaluación e integración de productos SaaS/PaaS de IA y en el desarrollo de servicios de ML personalizados a escala
  • Experiencia avanzada con bases de datos vectoriales, canalizaciones RAG, DSL de ingeniería de prompts y marcos de agentes como LangChain, LangGraph y Semantic Kernel
  • Dominio de Python y Java
  • Experiencia desplegando contenedores con Docker y Kubernetes
  • Experiencia trabajando con AWS, Azure o Google Cloud Platform
  • Experiencia con prácticas modernas de DevOps y MLOps, incluidas GitHub Actions y Bedrock/SageMaker Pipelines
  • Capacidad para elaborar casos de negocio que comparen el coste total de propiedad con el valor actual neto
  • Habilidades excepcionales de gestión de partes interesadas y capacidad para presentar ideas técnicas complejas como narrativas concisas y orientadas a resultados
  • Se prefiere experiencia en la industria biotecnológica o farmacéutica
  • Se prefieren publicaciones de liderazgo intelectual o presentaciones en conferencias sobre la adopción de IA generativa empresarial
  • Se prefiere una maestría en Ciencias de la Computación y/o Ciencia de Datos
  • Se valoran conocimientos de metodologías Agile y SAFe
  • Maestría más 10–12 años o más de experiencia en Ciencias de la Computación, TI o un campo relacionado, o licenciatura más 12–14 años o más en un campo relacionado
  • Excelentes capacidades analíticas y de resolución de problemas
  • Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal
  • Capacidad para colaborar eficazmente con equipos globales y distribuidos
  • Gran iniciativa y autonomía
  • Capacidad para gestionar con éxito prioridades contrapuestas
  • Sólidas habilidades de presentación y oratoria

Beneficios

  • Paquete integral de beneficios para empleados
  • Plan de jubilación y ahorro con importantes aportaciones de la empresa
  • Seguro médico, dental y oftalmológico colectivo
  • Cobertura de vida e incapacidad
  • Cuentas de gastos flexibles
  • Programa discrecional de bonificación anual
  • Incentivos a largo plazo basados en acciones
  • Programas galardonados de tiempo libre remunerado
  • Modalidades de trabajo flexibles cuando estén disponibles
  • Oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional
  • Programas de equilibrio entre vida laboral y personal
  • Opciones de planificación financiera para la jubilación y otros objetivos de ahorro

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