Pinagsasama-sama ng Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) ang mga negosyong parmasyutiko na nakatuon sa pagsusulong ng pangangalagang pangkalusugan sa pamamagitan ng komersyalisasyon ng mga produkto at klinikal na pagpapaunlad. Ipinamamahagi ng Otsuka America Pharmaceutical, Inc. sa North America ang mga gamot na natuklasan at binigyan ng lisensya ng Otsuka, habang pinangungunahan naman ng Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. ang klinikal na pagpapaunlad at pandaigdigang pagpaparehistro ng mga makabagong produkto sa pangangalagang pangkalusugan, na may partikular na kadalubhasaan sa neuroscience. Sama-sama, nagpapatakbo ang mga organisasyong ito sa mga larangan ng parmasyutiko, pangangalagang pangkalusugan, at bioteknolohiya, na nakatuon sa pagbuo ng mga solusyong sumusuporta sa mas mabuting kalusugan.
Direktor na Katulong, Siyentista ng mga Solusyong AI (Remote sa US)
Pangungunahan ang pagbuo at paghahatid ng generative AI, mga agentic system, at mga produkto ng machine learning para sa pharmaceutical R&D at mga function ng korporasyon. Gagabayan ang mga cross-functional na team mula feasibility research hanggang production deployment.
Estados Unidos$169,222 – $253,000 / taon
RemoteFull-timeSeniorKinakailangang Wika: InglesArtipisyal na intelihensiyaPaglalarawan
- Magdisenyo at bumuo ng mga makabagong solusyon, use case, at aplikasyon ng AI
- Magsaliksik sa pagiging posible ng mga iminungkahing solusyon sa AI
- Magbigay ng direksyon sa arkitektura at disenyo para sa AI, data science, mga proseso, at workflow
- Maghatid ng mga advanced na solusyon sa AI para sa R&D at mga function ng korporasyon
- Lumikha ng multi-agent orchestration, generative AI application, at mga reusable na kakayahan sa AI
- Subaybayan ang mga umuusbong na teknolohiya sa AI at pangunahan ang paggamit ng mga ito sa mga proyekto at team
- Bumuo ng matitibay na solusyon sa AI kasama ang mga data scientist, AI researcher, engineer, IT team, at eksperto sa life sciences
- Magtakda ng mga vision at roadmap para sa produktong AI na nakaayon sa mga layunin ng negosyo, teknolohiya, at pag-unlad ng merkado
- Gamitin ang data analysis at KPI upang subaybayan ang performance ng produkto at tasahin ang halaga ng negosyo mula sa mga modelo ng AI
- Bumuo ng mga solusyong sumusuporta sa responsableng AI, privacy by design, at pagsunod sa regulasyon
- Mag-eksperimento, magsanay, mag-fine-tune, mag-validate, at magsuri ng mga modelo ng AI at machine learning
- Magdisenyo at mag-deploy ng mga agentic AI system na may perception, planning, reasoning, orchestration, execution, at reflection
- Pangasiwaan ang production lifecycle at patuloy na pagbabago ng mga AI, ML, LLM, at agent system
- Hulmahin ang mga kakayahan ng AI ecosystem, kabilang ang mga platform, framework, arkitektura, at bagong development
- Mag-mentor ng mga developer at mangasiwa sa paggamit ng mga konsepto ng AI at mga kasanayan sa implementasyon
- Pangunahan o suportahan ang mga pagsusuri sa AI/ML use case gamit ang subject-matter expertise at gabay sa pagpapatupad
- Tukuyin at lutasin ang mga problemang nakaaapekto sa data analytics at mga aplikasyon ng AI sa panahon ng development at production support
- Lumikha at magtaguyod ng reusable na data at AI component sa mga function ng negosyo at sa mas malawak na AI ecosystem
- Pangunahan ang mga cross-functional na grupo ng technical, semi-technical, at business stakeholder
- Panatilihing may kaalaman ang mga stakeholder tungkol sa progreso, resulta, epekto, limitasyon, panganib, at inaasahan sa AI
- Isalin ang mga kumplikadong konsepto ng AI sa pagitan ng mga technical team at non-technical na kasosyo sa negosyo
- Pangunahan ang mga inisyatiba sa pag-adopt at change management para sa mga teknolohiya ng AI
- Makipagtulungan sa mga internal function at external partner upang bumuo ng mga kakayahan sa AI at machine learning
- Makipag-ugnayan sa mga data science, IT, cloud architecture, at platform team upang maiayon ang mga solusyon sa enterprise architecture at compliance
- Makipagtulungan sa mga legal, privacy, at ethics team tungkol sa bias, fairness, transparency, at data privacy
- Mabisang magtrabaho sa pamamagitan ng eksperimento at pag-ulit sa pagbuo ng produkto ng AI
- Gamitin ang kaalaman at konteksto upang gabayan ang patuloy na pag-unlad ng produkto
Mga Kinakailangan
- Master’s degree sa data science, computer engineering, computer science, physics, statistics, information systems, o kaugnay na disiplina na nakatuon sa advanced data science, AI, at machine learning
- Mas gusto ang PhD
- Kadalubhasaan sa real-world data asset at paggamit ng mga ito upang makalikha ng siyentipikong ebidensya at mapahusay ang pagiging epektibo at kahusayan ng operasyon
- Malalim na kaalaman sa data engineering, data representation, generative AI, artificial intelligence, at mga pamamaraan ng machine learning
- Karanasan sa pagdidisenyo at paghahatid ng mga use case para sa AI at machine learning
- Karanasan sa software o product engineering
- Matibay na pag-unawa sa mga aplikasyon ng AI at machine learning sa pharmaceutical
- Karanasan sa Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake, o katumbas na data science platform
- Karanasan sa pagsasama ng machine learning at AI technology sa mga data engineering pipeline
- Malalim na kaalaman sa software development life cycle at data science development lifecycle, kabilang ang CRISP
- Karanasan sa pag-engineer ng software o produktong nakabatay sa AI at machine learning
- Pamilyaridad sa testing, validation, at mga prinsipyo ng GxP validation
- Karanasan sa pagbuo at pagpapanatili ng malakihang data at AI solution sa mga siyentipiko, regulated, o research-intensive na kapaligiran
- Lubhang kanais-nais ang matibay na karanasan sa pharmaceutical, biotechnology, o life sciences, lalo na sa drug development, clinical trial, o R&D
- Napatunayang rekord sa pag-implement at pag-deploy ng proof-of-concept at production application ng generative AI, AI/ML, at large language model
- Pag-unawa sa mga proseso ng negosyo ng life sciences R&D
- Karanasan sa pagtatrabaho sa claims, clinical trial, regulatory, quality, at iba pang operational data ng life sciences
- Pag-unawa sa mga hamon sa pagkolekta, governance, at pag-istruktura ng data na nakaaapekto sa resulta ng AI
- Matibay na kakayahan sa pakikipagtulungan, cross-functional teamwork, at project management
- Mahusay na kasanayan sa komunikasyon at stakeholder management
- May sariling direksyon at epektibong nakakatrabaho nang mag-isa o kasama ang iba
- Malikhaing kasanayan sa paglutas ng problema na nakabatay sa responsableng AI at kaugnay na teknolohiya
Mga Benepisyo
- Saklaw sa medikal, dental, paningin, at inireresetang gamot
- Basic life insurance na binabayaran ng kumpanya
- Insurance para sa aksidenteng pagkamatay at pagkakapinsala
- Short- at long-term disability insurance
- Reimbursement sa tuition
- Tulong sa student loan
- Malaking 401(k) matching
- Flexible na oras ng pahinga
- Bayad na mga holiday
- Mga programang bayad na leave
- Karagdagang benepisyong ibinibigay ng kumpanya
- Pagkakataon para sa insentibo