Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) réunit des entreprises pharmaceutiques qui s’attachent à faire progresser les soins de santé grâce à la commercialisation de produits et au développement clinique. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. commercialise en Amérique du Nord des médicaments mis au point par Otsuka et des produits faisant l’objet d’accords de licence, tandis qu’Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. dirige le développement clinique et l’enregistrement mondial de produits de santé innovants, avec une expertise particulière en neurosciences. Ensemble, ces organisations opèrent dans les secteurs pharmaceutique, de la santé et des biotechnologies, en mettant l’accent sur le développement de solutions favorisant une meilleure santé.
Directeur associé, IA et science des données - Otsuka, New Jersey, télétravail
Piloter le développement de solutions d’IA, d’apprentissage automatique et agentiques pour les activités de R&D pharmaceutique d’Otsuka. Définir la stratégie produit, le déploiement et la transformation transversale liés à l’IA d’entreprise.
États-Unis
New Jersey169 222 $ – 253 000 $ / an
À distanceTemps pleinSeniorLangue Requise : anglaisData scientistDescription
- Créer des visions et des feuilles de route de produits d’IA qui reflètent les priorités de l’entreprise, les évolutions technologiques et les conditions du marché
- Faire progresser les objectifs du portefeuille de science des données et d’IA tout en soutenant les stratégies de données et d’analytique pour les opérations de R&D
- Construire, entraîner, ajuster, valider et évaluer des modèles d’IA et d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins de l’entreprise
- Fournir des systèmes d’IA d’entreprise à l’aide de l’ingénierie des prompts, des embeddings, du réglage fin, des grands modèles de langage et de l’IA générative
- Mener des initiatives de preuve de concept et créer des applications d’IA qui renforcent l’analytique et accélèrent le développement de médicaments
- Suivre la performance des produits au moyen de l’analyse des données et des indicateurs clés de performance, et utiliser les résultats pour éclairer les décisions
- Développer des solutions d’IA à partir de données de R&D pharmaceutique, de développement de médicaments, d’essais cliniques et de données de santé externes
- Créer des produits d’IA centrés sur l’utilisateur qui inspirent confiance, favorisent l’adoption et permettent la transformation organisationnelle
- Conseiller sur les écosystèmes, plateformes, frameworks, architectures et capacités techniques émergentes liés à l’IA
- Accompagner les développeurs, le personnel technique et les fournisseurs en les conseillant sur les concepts et la mise en œuvre de l’IA
- Concevoir, développer et déployer des systèmes d’IA agentique intégrant perception, planification, raisonnement, orchestration, exécution et réflexion
- Gérer les cycles de vie et les mises à jour des solutions d’IA au moyen de pratiques et d’outils MLOps et LLMOps
- Piloter les initiatives d’adoption, d’habilitation, de gestion du changement et d’utilisation responsable de l’IA
- Évaluer les cas d’usage de l’IA et de l’apprentissage automatique au regard des directives, frameworks, composants de plateforme et normes d’IA responsable applicables
- Créer des composants réutilisables de données et d’IA et encourager leur réutilisation évolutive entre les fonctions
- Diriger des groupes transversaux réunissant des parties prenantes techniques, semi-techniques et métier
- Présenter aux parties prenantes les progrès, résultats, impacts, contraintes et risques liés à l’IA
- Collaborer avec les fonctions internes et les partenaires externes pour concevoir, développer et coconstruire des capacités d’IA et d’apprentissage automatique
- Se coordonner avec les équipes juridiques, de la protection de la vie privée et de l’éthique sur les questions de biais, d’équité, de transparence et de confidentialité des données
- Travailler efficacement par expérimentation itérative tout en naviguant dans l’ambiguïté du développement de produits d’IA
Exigences
- Master en science des données, génie informatique, informatique, physique, statistiques, systèmes d’information ou domaine connexe axé sur la science des données avancée, l’IA et l’apprentissage automatique
- Expertise dans l’utilisation d’actifs de données du monde réel pour produire des preuves scientifiques et améliorer l’efficacité et l’efficience opérationnelles
- Connaissances avancées en ingénierie des données, représentation des données, IA générative, intelligence artificielle et méthodes d’apprentissage automatique
- Expérience dans la conception d’architectures et la mise en œuvre de cas d’usage d’IA et d’apprentissage automatique
- Expérience dans le développement de produits d’IA combinant IA, science des données et apprentissage automatique
- Compréhension approfondie des applications de l’IA et de l’apprentissage automatique dans l’industrie pharmaceutique
- Expérience avec Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker ou des plateformes de science des données comparables
- Connaissance de l’intégration des technologies d’apprentissage automatique et d’IA aux pipelines d’ingénierie des données
- Maîtrise du cycle de vie du développement logiciel et du cycle de vie du développement de la science des données, notamment CRISP
- Connaissance des pratiques de test et de validation pour les environnements GxP et non-GxP
- Expérience en ingénierie logicielle ou en développement de produits fondés sur l’IA et l’apprentissage automatique
- Connaissance des principes de test, de validation et de validation GxP
- Expérience dans la conception, la construction et la maintenance de solutions de données et d’IA à grande échelle dans des environnements scientifiques, réglementés ou fortement axés sur la recherche
- Une expérience dans l’industrie pharmaceutique, les biotechnologies ou les sciences de la vie, notamment dans le développement de médicaments, les essais cliniques ou la R&D, est fortement souhaitée
- Réussite démontrée dans la mise en production d’applications d’IA générative et de grands modèles de langage
- Expérience de l’utilisation de données de demandes de remboursement, d’essais cliniques, de réglementation, de qualité et d’autres opérations des sciences de la vie
- Expérience démontrée dans la livraison d’applications d’IA, d’apprentissage automatique, d’IA générative et de LLM de preuve de concept et de niveau production
- Compréhension des difficultés liées à la collecte, à la gouvernance et à la structuration des données qui influencent les résultats de l’IA
- Excellentes aptitudes en communication et en gestion des parties prenantes
- Solides capacités de collaboration transversale et de gestion de projets
Avantages
- Possibilité de percevoir une rémunération variable
- Couverture médicale, dentaire, optique et des médicaments sur ordonnance
- Assurance vie de base fournie par l’employeur
- Assurance décès accidentel et mutilation
- Couverture invalidité de courte et de longue durée
- Remboursement des frais de scolarité
- Aide au remboursement des prêts étudiants
- Contribution généreuse de l’employeur au régime 401(k)
- Congés flexibles
- Jours fériés rémunérés
- Programmes de congés payés
- Avantages supplémentaires fournis par l’employeur