Johnson & Johnson

H1B viisa sponsor Farmaatsiatooted Tervisekindlustus Tervishoid

Johnson & Johnson on ülemaailmne tervishoiuettevõte, mis tegutseb uuenduslike ravimite ja meditsiinitehnoloogia valdkonnas. Selle meeskonnad töötavad välja lahendusi onkoloogia, immunoloogia, neuroteaduse, oftalmoloogia erivaldkondade, interventsionaalse ravi ja ortopeedia jaoks, ühendades teaduse ja tehnoloogia keerukate tervisevajaduste lahendamiseks. Ettevõte pöörab tähelepanu ka tervisealasele võrdsusele, keskkonnasäästlikkusele, mitmekesisusele ja kaasatusele, teenindades tervishoiuteenuse osutajaid, patsiente ja kogukondi kogu maailmas.

Töökohad ettevõttes

Vanem tehisintellekti ohutuse teadlane – Johnson & Johnson, hübriidtöö Madridis

Juhi Johnson & Johnsoni farmaatsiaalase teadus- ja arendustegevuse platvormi tehisintellekti ohutuse uuringuid, keskendudes tõendatavatele kontrollidele, ründekindluse tagamisele ja ohutuskesksetele arhitektuuridele. Hübriidne töökoht Madridis või Barcelonas.

6 päeva eest

Hispaania

55 400 € – 87 860 € / aasta

Hübriidtöö Täistööaeg Seenior Nõutav Keel: inglise Masinõppeinsener Tehisintellekti teadlane

Kirjeldus

Loo agentpõhistes töövoogudes deterministlikud ja seletatavad kontrollid.
Loo masinloetavad eeskirjad agentide käitumise, tööriistade kasutamise, andmetele juurdepääsu ja teabevoo kohta.
Rakenda suure mõjuga agentide tegevuste auditeeritav jõustamine, sealhulgas inimkinnituse töövood.
Paku ligipääsetavaid eeskirjaliideseid, mille abil omanikud saavad kontrolle luua, testida ja hooldada.
Tööta välja pideva red team’i meetodid, mis ühendavad tehisintellekti ohumudelid farmaatsiaalase teadus- ja arendustegevuse tõrkesenaariumidega.
Integreeri vastandlik testimine GenAI platvormi mudelite, agentide, tööriistade ja täielike töövoogude ulatuses.
Määra ohutusomaduste hindamismeetodid, otsustusreeglid ja tõendiläved.
Uuri ja prototüübi ohutuskeskseid arhitektuure, mis põhinevad kihilistel tehnilistel kontrollidel.
Hinda eeltreeninguandmete sekkumisi ja järeltreeningu tehnikaid, nagu juhendatud peenhäälestus, eelistuste optimeerimine ja ohutuse häälestamine.
Muuda teaduslikud, kvaliteedi-, privaatsus- ja regulatiivsed kohustused testitavateks süsteeminõueteks.
Määra vastutusmeetmed ja tõendamisnõuded tehisintellekti ohutust käsitlevatele väidetele.
Säilita auditeerimiseks jälgitavad ja taasloodavad kontrollotsused.
Tee koostööd teadus- ja arendustegevuse teadlaste, platvormitehnika, turbe, privaatsuse, õigus- ja kvaliteedimeeskondadega.
Suuna väikese valdkondadeülese meeskonna teadustööd ning esinda seda publikatsioonide ja standardimisalaste panuste kaudu.
Tööta välja prototüüpe, määra tehniline suund ja vii tulemused koos inseneripartneritega platvormile.

Nõuded

Arvutiteaduse, tehisintellekti ja masinõppe, rakendusmatemaatika või lähedase tehnilise valdkonna doktorikraad on nõutav.
Vähemalt üks aasta doktorikraadi järgses teadus- või tööstuskogemuses, arendades ja juurutades tehisintellekti või masinõppe, autonoomsete agentide või turvakriitilisi süsteeme.
Põhjalikud praktilised teadmised agentpõhisest tehisintellektist, sealhulgas alusmudelitest, otsinguga täiendatud genereerimisest, tööriistade orkestreerimisest, mälust, planeerimisest, mitmeagendilistest raamistikest ja nendega seotud tõrkeviisidest.
Teadus- või rakenduskogemus tehisintellekti ohutuse ja joondamise valdkonnas, sealhulgas juhendatud peenhäälestuse, eelistuste optimeerimise, ohutuse häälestamise, vastandliku hindamise, tõlgendatavuse või skaleeritava järelevalvega.
Asjatundlikkus vähemalt ühes valdkonnas: poliitika koodina ja autoriseerimine; vastandlik masinõpe ja tehisintellekti red teaming; teabevoo või andmetele juurdepääsu kontroll; päritolu ja liin; või formaalne spetsifikatsioon ja verifitseerimine.
Tugev tehisintellekti insenerioskuste tase, sealhulgas hindamis- ja kontrollitehnikate prototüüpimine, korratavate katsete läbiviimine ja tootmisvalmis koodi loomine.
Suurepärane kirjalik ja suuline suhtlemisoskus.
Teaduslik rangus mudelite ja agentide käitumise, ebakindluse, piirangute, tõrketingimuste ja toetavate tõendite kirjeldamisel.
Avaldatud või muul viisil tunnustatud töö asjakohastes juhtivates ajakirjades või konverentsidel tuleb kasuks.
Kogemus alusmudelite kohandamisel teadusvaldkondadele ja nende ohutusomaduste hindamisel tuleb kasuks.
Praktiline kogemus eeskirjamootorite, autoriseerimiskeelte või formaalsete eeskirjaspetsifikatsioonidega tuleb kasuks.
MITRE ATLASi, OWASP-i suurte keelemudelite juhiste, NIST AI RMF-i, ISO/IEC 42001 või ELi tehisintellektimääruse tundmine tuleb kasuks.
Kogemus andmete klassifitseerimise, tuvastusteabe eemaldamise ja privaatsust säilitava masinõppega tuleb kasuks.
Kogemus tehisintellekti juurutamisel bioteadustes või muus reguleeritud ja suure mõjuga keskkonnas tuleb kasuks.
GxP, andmete tervikluse ja tehisintellekti kasutavate arvutisüsteemide valideerimise tundmine tuleb kasuks.
Kogemus kolmandate osapoolte tehisintellekti ohutuse, hindamise või kontrollitehnoloogiate hindamisel tuleb kasuks.
Kogemus korduvkasutatavate tehisintellekti ohutusvõimekuste loomisel, mida kasutavad mitu meeskonda, tuleb kasuks.

Hüved

Aastaboonus, mille sihttase määratakse palgaastme ja asukoha alusel ning mis põhineb individuaalsel ja ettevõtte tulemuslikkusel.
Tasustatud puhkusepäevad.
Vähemalt 12 nädalat vanemapuhkust.
Leinapuhkus.
Hoolduspuhkus.
Vabatahtliku töö puhkus.
Hüvitus heaolu edendamiseks.
Rahalise, füüsilise ja vaimse tervise programmid.
Tööstaaži- ja tunnustusauhinnad.
Kindlustuskaitse töötajatele ja mõnes asukohas abikõlblikele ülalpeetavatele.