Az ŌURA olyan okosgyűrűket és egészségtechnológiai megoldásokat fejleszt, amelyek a mindennapi biometrikus adatokat gyakorlati, jólléttel kapcsolatos felismerésekké alakítják. Az Oura Ring folyamatos viselésre tervezett, könnyű eszköz, amely többek között az alvást, a pulzusszámot, az aktivitást és a stresszt figyeli. A vállalat olyan területeken összpontosít a személyes egészségmonitorozásra, mint a női egészség, a szív egészsége és az általános jóllét, miközben az egészségközpontú adatokat fogyasztóbarát hardverrel és szoftverrel ötvözi. Az álláskeresők számára az ŌURA az egészségtechnológia és a gyártás metszéspontjában működik, és olyan termékek fejlesztéséhez kapcsolódó munkát kínál, amelyek segítenek az embereknek jobban megérteni saját egészségüket.
Kiemelt AI-adatátalakítási architekt az ŌURA-nál (hibrid)
Vezesse az ŌURA vállalati AI-átállását az egészségügyi adatokkal, a termékfejlesztéssel, a mérnöki, tudományos és üzleti csapatokkal együttműködésben. Építsen irányítást, eszközöket, Databricks- és AWS-platformokat, valamint éles környezetben működő LLM- és RAG-képességeket.
Egyesült Államok
Kalifornia169 150 $ – 233 000 $ / év
HibridTeljes munkaidőVezetőKötelező Nyelv: angolMesterséges intelligenciaLeírás
- Irányítsa az adat-AI engedélyezésének ütemtervét az adat-, termék-, mérnöki, tudományos és üzleti területeken.
- Dolgozzon ki ismételhető AI-átvételi modelleket útmutatókkal, közös eszközökkel, értékelési módszerekkel és mérhető eredményekkel.
- Hozzon létre közös terminológiát és értékelési keretrendszereket az AI-lehetőségek felméréséhez.
- Irányítsa a fejlesztés vagy vásárlás kérdésében hozott döntéseket, a beszállítói stratégiát és a vállalati szintű AI-technológiai beruházásokat.
- Kezelje a vállalati AI-eszközkészletet, beleértve a Databricks adat- és hozzáférés-integrációját, a többügynökös munkafolyamatokat, a tokenkorlátozásokat és a megbízható adatbázisokat.
- Működjön együtt az irányítási, biztonsági, adatvédelmi és jogi csapatokkal a felelős AI-védelmi intézkedések és az auditálható változáskezelési folyamatok kialakításában.
- Javítsa az AI-kiadások hatékonyságát megfigyelhetőséggel, termelékenységi gyakorlatokkal, erőforrás-visszanyerési programokkal és használati elemzéssel.
- Határozza meg a több terabájtos és petabájtos léptékben működő Databricks- és AWS-környezetek adat-AI-architektúrájának stratégiáját.
- Vezesse a géppel olvasható adatszerződések, vektorarchitektúrák, RAG-megvalósítások és vállalati kontextussík-komponensek kialakítását az éles LLM-alapú jelentéskészítéshez és az ügynökalapú AI-hoz.
- Értékelje az adatok felkészültségét, és koordinálja a korrekciós munkát az elemzőkkel és mérnökökkel.
- Tervezze újra a munkafolyamatokat a funkcionális vezetőkkel együttműködésben.
- Növelje a belső AI-képességeket képzésekkel, gyakorlói közösségekkel és önkiszolgáló útmutatással.
- Bővítse a sikeres pilotokat szabványosított, vállalati szintű gyakorlatokká.
- Kapcsolja össze a vezetői prioritásokat a funkcionális vezetőkkel és az engedélyező csapatokkal.
- Hangolja össze az AI-termelékenységi kezdeményezéseket a mérnöki és üzletági célokkal.
- Határozza meg a funkcionális AI-nagykövetek és az AI-eszközök adminisztrátorai számára érvényes működési szabványokat.
- Képviselje az adat-AI engedélyezését a vállalatközi fórumokon, és mutassa be a bevezetési és hatásmutatókat a vezetőségnek.
Követelmények
- Legalább 8 év tapasztalat AI-adatmegoldások, termékek vagy technológiai átvétel pilotokból mérhető eredményekkel járó, fenntartható, vállalati szintű gyakorlattá bővítésében.
- Tapasztalat tartós működési modellek, szabványos eljárások és olyan mérési rendszerek kialakításában, amelyek egyes projekteken túl is hatékonyak maradnak.
- Bizonyított tapasztalat felsővezetők befolyásolásában és a hosszú távú technológiai beruházások körüli egyetértés kialakításában.
- Az LLM-ek és megvalósítási minták erős technikai ismerete, valamint annak megítélésére való képesség, hogy mi jelent gyakorlati értéket és mi túlzás.
- Legalább egy vállalati AI-termelékenységi platform gyakorlati adminisztrációja, például Cursor, Claude, ChatGPT Enterprise, Glean, Gemini, kódolási asszisztensek vagy LLM API-átjárók esetében, beleértve a felhasználó- és csoportkezelést, valamint a konfigurációs hibák elhárítását.
- LLM-asszisztensek és ügynökök rendszeres használata megfelelő mérlegeléssel, validálással és ellenőrzéssel.
- Gyakorlati, tapasztalaton alapuló szemlélet arról, mikor érdemes technológiát fejleszteni és mikor vásárolni.
- Tapasztalat vállalati adatplatformokkal, beleértve az AI-t vagy LLM-eket használó lakehouse-környezeteket.
- Gyakorlati ismeretek a szerepköralapú hozzáférésről és jogosultságokról több tartományt vagy régiót felölelő környezetekben.
- Tapasztalat a biztonsági, adatvédelmi és jogi csapatokkal való együttműködésben a felelős AI-kontrollok meghatározására és bevezetésére szabályozott vagy egészségügyileg érzékeny környezetekben.
- Képesség a felső szintű érintettek befolyásolására, valamint az R&D és az üzleti egységek összehangolására formális hatáskör nélkül.
- Képesség olyan SOP-k, útmutatók és képzések létrehozására és karbantartására, amelyeket a nem technikai felhasználók és adminisztrátorok önállóan követhetnek.
- Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikáció a gyakorlati hibakeresési megbeszélésektől a vezetői irányító bizottságokig.
- Előnyt jelent: Databricks Certified Administrator vagy Databricks Certified Data Engineer tanúsítvány.
- Előnyt jelent: A data mesh alapelveinek és a tartományorientált tulajdonosi modelleknek az ismerete.
- Előnyt jelent: ML-munkafolyamatok támogatásának tapasztalata MLflow, Feature Store vagy Databricks Model Serving használatával.
- Előnyt jelent: A dbt ismerete adatátalakításhoz és analitikai mérnöki munkához.
- Előnyt jelent: Felhő- és AI-token-FinOps-tapasztalat, beleértve a költségallokációs címkéket, a költségkeret-riasztásokat és a többszintű tárhely optimalizálását.
- Előnyt jelent: A Databricks Lakehouse Federation vagy hasonló, platformok közötti lekérdezésfederációs megközelítések ismerete.
- Előnyt jelent: Korábbi tapasztalat AI-nagykövetként vagy hasonló transzformációs kezdeményezés vezetőjeként.
- Előnyt jelent: A szkriptelés vagy konfigurációautomatizálás ismerete, például Python, shell vagy konfiguráció kódként, a manuális adminisztráció csökkentésére.
- Előnyt jelent: Tapasztalat az egészségtechnológia, a fogyasztói egészségügy, a viselhető eszközök vagy egy másik szabályozott, nagy bizalmat igénylő ágazat területén.
- Előnyt jelent: Haladó tapasztalat LLM-, RAG- és vektoralapú alkalmazások éles adatarchitektúráinak tervezésében.
- Előnyt jelent: MLOps-keretrendszerek, Vertex AI, MLflow és az éles AI/ML-életciklus kezelésének tapasztalata.
- Előnyt jelent: Képesség adatkövetelmények meghatározására ügynökalapú AI-hoz és interaktív önkiszolgáló analitikai rendszerekhez.
- A munkavégzés helyének az Egyesült Államokban kell lennie; az Alaszkában, Delaware-ben, Iowában, Mississippiben, Nebraskában, Dél-Dakotában, Nyugat-Virginiában vagy Wisconsinban élő jelentkezőket nem veszik figyelembe.
Juttatások
- Versenyképes juttatási csomag fizetési és részvényalapú elemekkel
- Egészség-, fogászati, látás- és mentális egészségügyi támogatás
- Egy Ōura Ring, valamint kedvezmények a munkatársak barátai és családtagjai számára
- 20 nap fizetett szabadság, 13 fizetett ünnepnap és 8 rugalmas wellnessnap
- Fizetett betegszabadság és szülői szabadság