Ang Lifelancer ay isang plataporma sa pagkuha ng talento na pinapagana ng AI at nakatuon sa mga sektor ng life sciences, parmasyutiko, at IT. Tinutulungan nito ang mga bihasang propesyonal na maipakita ang kanilang karanasan, makatuklas ng mga internasyonal na trabaho at pagkakataon sa proyekto, at makaugnayan ang mga employer na naghahanap ng espesyalisadong talento. Para sa mga hiring team, pinagsasama ng Lifelancer ang paghahanap ng kandidato na tinutulungan ng AI at suporta sa pagkuha ng empleyado at payroll sa maraming bansa, kabilang ang mga usaping may kaugnayan sa pagsunod sa mga regulasyon.
Principal na Inhinyero sa Machine Learning, Generative AI (Remote, US)
Pangunahan ang mga proof of concept sa LLM, agentic AI, at machine learning para sa negosyo ng mga biotech na gamot ng Amgen. Gawing handa para sa enterprise ang mga napatunayang solusyon.
Paglalarawan
- Makipagtulungan sa mga lider ng negosyo upang maunawaan ang mga daloy ng trabaho, hamon, at layunin.
- Tukuyin ang mga pagkakataon para sa AI at ilarawan ang kailangang makamit ng matagumpay na mga solusyon.
- Pangunahan ang mga pangkat na binubuo ng iba’t ibang tungkulin upang gawing nakatuong inisyatiba sa AI ang mga hindi pa malinaw na pagkakataon.
- Itakda ang mga prayoridad, teknikal na direksyon, sukatan ng tagumpay, at plano sa paggamit para sa mga proof of concept.
- Magdisenyo at bumuo ng mga proof of concept sa AI gamit ang LLM, agentic workflow, retrieval-augmented generation, data pipeline, API, cloud service, at enterprise platform.
- Pangasiwaan mismo ang mahahalagang teknikal na gawain.
- Subukan ang pagiging praktikal at halaga sa negosyo sa pamamagitan ng mga aktuwal na eksperimento.
- Magplano para sa kahandaan ng datos, integrasyon, karanasan ng user, seguridad, pagsunod sa mga patakaran, performance, gastos, at operasyon.
- Magdisenyo ng mga arkitekturang nasusukat at gumawa ng mga bahaging magagamit muli, dokumentasyon, tala ng mga pasya, at materyales para sa pagsasalin ng gawain.
- Gumabay sa mga pangkat ng produkto at platform habang ginagawa nilang enterprise solution ang matagumpay na mga proof of concept.
- Magtakda ng mga pamantayan sa engineering sa pamamagitan ng teknikal na pamumuno at paggabay.
- Hulmahin ang mga pasya sa disenyo, paghusayin ang mga paraan ng paghahatid, at tulungan ang mga pangkat na harapin ang kawalang-katiyakan.
Mga Kinakailangan
- Doktorado at 2 taong karanasan bilang Machine Learning Engineer; master’s degree at 6 na taon; bachelor’s degree at 8 taon; associate degree at 10 taon; o diploma sa high school o GED at 12 taon.
- Malawak na karanasan sa machine learning at software engineering, kabilang ang senior na teknikal na pangangasiwa sa mga application na pinaunlad lampas sa prototype o pilot.
- Mahuhusay na kasanayan sa full-stack development.
- Mahusay sa Python.
- Karanasan sa pagbuo ng mga API, back-end application, user interface, at integrasyon ng datos.
- Karanasan sa makabagong mga kasanayan sa disenyo ng software.
- Aktuwal na karanasan sa mga cloud platform gaya ng AWS.
- Karanasan sa DevOps gamit ang Terraform o katumbas na infrastructure as code, container, CI/CD, awtomatikong deployment, at observability.
- Matibay na praktikal na kaalaman sa generative AI at disenyo ng mga machine learning application.
- Karanasan sa pagpili, pagsusuri, at pagpapatakbo ng mga modelo, at pagtitimbang sa mga managed service, open-source tool, at pasadyang implementasyon.
- Karanasan sa enterprise architecture at mga pattern ng integrasyon.
- Kaalaman sa mga kontrol sa pag-access, paghawak ng sensitibong datos, pagiging maaasahan, performance, at kadalian ng pagpapanatili.
- Karanasan sa pagbuo ng mga paraang kwantitatibo at kwalitatibo para sa pagsusuri ng mga AI application.
- Mahuhusay na kasanayan sa software engineering, kabilang ang awtomatikong pagsusuri, version control, modular na disenyo, code review, dokumentasyon, at mga tool sa AI development.
- Naipakitang teknikal na pamumuno sa pamamagitan ng mga pasya sa arkitektura, paggabay, at pakikipagtulungan sa mga pangkat ng negosyo, produkto, engineering, seguridad, at platform.
- Hindi bababa sa 2 taong karanasan sa pamumuno ng mga pangkat, proyekto, o programa, o sa pagdidirekta ng paglalaan ng mga mapagkukunan.
- Malinaw na pakikipag-usap sa pasulat at pasalita.
- Karanasan sa pagpapaliwanag ng mga teknikal na opsyon at kapalit nito sa mga teknikal at pangnegosyong tagapakinig.
Mga Benepisyo
- Komprehensibong benepisyo para sa empleyado, kabilang ang plano sa pagreretiro at pag-iimpok na may malaking kontribusyon mula sa kumpanya.
- Panggrupong saklaw para sa medikal, dental, at paningin.
- Seguro sa buhay at kapansanan.
- Mga flexible spending account.
- Taunang bonus program na ipinagkakaloob ayon sa pagpapasya ng kumpanya.
- Mga pangmatagalang insentibong batay sa stock.
- Mga planong leave na kinilala dahil sa kahusayan.
- Mga flexible na kaayusan sa trabaho kung maaari.
- Mga pagkakataon sa pagpapaunlad ng karera.
- Suporta para sa balanse ng trabaho at personal na buhay.
- Mga planong pampinansyal na nagbibigay ng pagkakataong mag-ipon para sa pagreretiro at iba pang layunin.