Johnson & Johnson globalna je zdravstvena kompanija koja djeluje u području inovativne medicine i medicinske tehnologije. Njezini timovi razvijaju rješenja u onkologiji, imunologiji, neuroznanosti, specijaliziranoj oftalmologiji, intervencijskoj skrbi i ortopediji, objedinjujući znanost i tehnologiju kako bi odgovorili na složene zdravstvene potrebe. Kompanija također naglašava zdravstvenu pravednost, održivost okoliša, raznolikost i uključivost dok pruža podršku zdravstvenim djelatnicima, pacijentima i zajednicama diljem svijeta.
Viši znanstvenik za sigurnost umjetne inteligencije – Johnson & Johnson, hibridno u Madridu
Vodite istraživanje sigurnosti umjetne inteligencije za farmaceutsku istraživačko-razvojnu platformu tvrtke Johnson & Johnson, s fokusom na dokazive kontrole, adversarijalno osiguranje i arhitekture usmjerene na sigurnost. Hibridna pozicija sa sjedištem u Madridu ili Barceloni.
Opis
- Uspostavljati determinističke i objašnjive kontrole u agentnim radnim tokovima.
- Izrađivati strojno čitljive politike za ponašanje agenata, korištenje alata, pristup podacima i protok informacija.
- Uvesti provedbu podložnu reviziji za radnje agenata s velikim učinkom, uključujući tokove za ljudsko odobrenje.
- Pružati pristupačna sučelja politika koja vlasnicima omogućuju stvaranje, testiranje i održavanje kontrola.
- Razvijati kontinuirane pristupe red teamu koji kombiniraju modele prijetnji umjetnoj inteligenciji sa scenarijima kvarova u farmaceutskom istraživanju i razvoju.
- Integrirati adversarijalno testiranje u platformu GenAI kroz modele, agente, alate i cjelovite radne tokove.
- Postaviti metode evaluacije, pravila odlučivanja i pragove dokaza za sigurnosna svojstva.
- Istraživati i prototipirati arhitekture usmjerene na sigurnost, izgrađene na slojevitim tehničkim kontrolama.
- Procjenjivati intervencije u podacima prije treniranja i tehnike nakon treniranja, poput nadziranog finog ugađanja, optimizacije preferencija i sigurnosnog ugađanja.
- Pretvarati znanstvene, kvalitativne, privatnosne i regulatorne obveze u testabilne specifikacije sustava.
- Uspostaviti mjere odgovornosti i zahtjeve za dokazima za tvrdnje o sigurnosti umjetne inteligencije.
- Održavati sljedive i rekonstruirajuće odluke o kontrolama za revizijske dokaze.
- Surađivati sa znanstvenicima za istraživanje i razvoj, inženjeringom platforme te timovima za sigurnost, privatnost, pravne poslove i kvalitetu.
- Usmjeravati znanstveni rad malog međufunkcionalnog tima i predstavljati ga kroz publikacije i doprinose standardima.
- Razvijati prototipove, definirati tehnički smjer i rezultate prenijeti u platformu s inženjerskim partnerima.
Zahtjevi
- Potreban je doktorat iz računalnih znanosti, umjetne inteligencije/strojnog učenja, primijenjene matematike ili bliskog tehničkog područja.
- Najmanje jedna godina istraživačkog ili industrijskog iskustva nakon doktorata u razvoju i uvođenju umjetne inteligencije/strojnog učenja, autonomnih agenata ili sustava kritičnih za sigurnost.
- Napredno praktično znanje agentne umjetne inteligencije, uključujući temeljne modele, generiranje potpomognuto dohvaćanjem, orkestraciju alata, memoriju, planiranje, višeagentske okvire i povezane načine kvara.
- Istraživačko ili primijenjeno iskustvo u sigurnosti i usklađivanju umjetne inteligencije, uključujući nadzirano fino ugađanje, optimizaciju preferencija, sigurnosno ugađanje, adversarijalnu evaluaciju, interpretabilnost ili skalabilni nadzor.
- Stručnost u barem jednom području: politike kao kod i autorizacija; adversarijalno strojno učenje i red teaming umjetne inteligencije; kontrola protoka informacija ili pristupa podacima; provenijencija i slijed podataka; ili formalna specifikacija i verifikacija.
- Izvrsne inženjerske sposobnosti za umjetnu inteligenciju, uključujući izradu prototipa tehnika evaluacije i kontrole, provođenje ponovljivih eksperimenata i izradu koda spremnog za produkciju.
- Izvrsne pisane i usmene komunikacijske vještine.
- Znanstvena strogost u opisivanju ponašanja modela i agenata, neizvjesnosti, ograničenja, uvjeta kvara i potkrepljujućih dokaza.
- Objavljeni ili na drugi način priznati rad u relevantnim vodećim časopisima ili na konferencijama predstavlja prednost.
- Iskustvo prilagodbe temeljnih modela za znanstvena područja i procjene njihovih sigurnosnih svojstava predstavlja prednost.
- Praktično iskustvo s mehanizmima politika, autorizacijskim jezicima ili formalnim specifikacijama politika predstavlja prednost.
- Poznavanje standarda MITRE ATLAS, smjernica OWASP za LLM, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 ili Akta EU-a o umjetnoj inteligenciji predstavlja prednost.
- Iskustvo s klasifikacijom podataka, deidentifikacijom i strojnom učenjem uz očuvanje privatnosti predstavlja prednost.
- Iskustvo uvođenja umjetne inteligencije u biološke znanosti ili drugo regulirano okruženje visokog rizika predstavlja prednost.
- Poznavanje GxP-a, cjelovitosti podataka i validacije računalnih sustava s umjetnom inteligencijom predstavlja prednost.
- Iskustvo procjene tehnologija trećih strana za sigurnost, evaluaciju ili kontrolu umjetne inteligencije predstavlja prednost.
- Iskustvo stvaranja ponovno upotrebljivih mogućnosti sigurnosti umjetne inteligencije koje je prihvatilo više timova predstavlja prednost.
Pogodnosti
- Godišnji bonus čiji cilj određuju platni razred i lokacija, na temelju individualnog učinka i učinka tvrtke.
- Plaćeni dani godišnjeg odmora.
- Najmanje 12 tjedana roditeljskog dopusta.
- Dopust zbog smrtnog slučaja.
- Dopust za skrb.
- Dopust za volontiranje.
- Naknada za dobrobit.
- Programi financijskog, tjelesnog i mentalnog zdravlja.
- Nagrade za obljetnice rada i priznanja.
- Osiguranje za zaposlenike i, na nekim lokacijama, prihvatljive uzdržavane članove obitelji.