A Lifelancer mesterséges intelligenciára épülő tehetségfelvételi platform, amely az élettudományok, a gyógyszeripar és az IT területére összpontosít. Segít a képzett szakembereknek bemutatni tapasztalataikat, nemzetközi állás- és projektlehetőségeket felfedezni, valamint kapcsolatba lépni a speciális szakértelmet kereső munkáltatókkal. A toborzócsapatok számára a Lifelancer a mesterséges intelligenciával támogatott szakemberkeresést több országban zajló felvételi és bérszámfejtési folyamatok támogatásával ötvözi, beleértve a megfelelési szempontokat is.
Vezető gépi tanulási mérnök, generatív MI (távmunka az Egyesült Államokból)
Vezesse az LLM-ekkel, ágensalapú MI-vel és gépi tanulással kapcsolatos koncepciópróbákat az Amgen biotechnológiai gyógyszerüzletágában. Alakítsa a validált megoldásokat vállalati használatra kész alkalmazásokká.
Leírás
- Dolgozzon együtt az üzleti vezetőkkel a munkafolyamatok, kihívások és célok megértésén.
- Azonosítsa a MI-lehetőségeket, és határozza meg, mit kell elérniük a sikeres megoldásoknak.
- Vezesse a különböző szakterületek csapatait abban, hogy a még kiforratlan lehetőségekből fókuszált MI-kezdeményezések szülessenek.
- Határozza meg a koncepciópróbák prioritásait, műszaki irányát, sikerkritériumait és bevezetési terveit.
- Tervezzen és építsen MI-koncepciópróbákat LLM-ek, ágensalapú munkafolyamatok, visszakereséssel kiegészített generálás, adatfolyamatok, API-k, felhőszolgáltatások és vállalati platformok használatával.
- Vállaljon gyakorlati felelősséget a nagy hatású műszaki munkáért.
- Gyakorlati kísérletekkel vizsgálja a megvalósíthatóságot és az üzleti értéket.
- Tervezze meg az adatok rendelkezésre állását, az integrációt, a felhasználói élményt, a biztonságot, a megfelelőséget, a teljesítményt, a költségeket és az üzemeltetést.
- Tervezzen skálázható architektúrákat, és készítsen újrafelhasználható komponenseket, dokumentációt, döntési feljegyzéseket és átadási anyagokat.
- Segítse a termék- és platformcsapatokat abban, hogy a sikeres koncepciópróbákat vállalati megoldásokká alakítsák.
- Technikai vezetéssel és mentorálással alakítsa a mérnöki szabványokat.
- Formálja a tervezési döntéseket, javítsa a szállítási gyakorlatokat, és segítse a csapatokat a bizonytalanság kezelésében.
Követelmények
- Doktori fokozat és 2 év gépi tanulási mérnöki tapasztalat; mesterfokozat és 6 év; alapfokozat és 8 év; felsőfokú szakképzésnek megfelelő végzettség és 10 év; vagy középiskolai végzettség vagy GED és 12 év tapasztalat.
- Jelentős tapasztalat a gépi tanulás és a szoftverfejlesztés területén, beleértve a prototípus- vagy pilotfázison túljutott alkalmazások magas szintű műszaki felelősségét.
- Haladó szintű full-stack fejlesztési készségek.
- Python-ismeret.
- API-k, háttérrendszerek, felhasználói felületek és adatintegrációk fejlesztésében szerzett tapasztalat.
- Modern szoftvertervezési gyakorlatok ismerete.
- Gyakorlati tapasztalat felhőplatformokkal, például AWS-szel.
- DevOps-tapasztalat Terraformmal vagy hasonló, kódként kezelt infrastruktúrával, konténerekkel, CI/CD-vel, automatizált telepítéssel és megfigyelhetőséggel.
- A generatív MI és a gépi tanulási alkalmazások tervezésének erős gyakorlati ismerete.
- Tapasztalat modellek kiválasztásában, értékelésében és futtatásában, valamint a menedzselt szolgáltatások, nyílt forráskódú eszközök és egyedi megvalósítások mérlegelésében.
- Tapasztalat vállalati architektúrával és integrációs mintákkal.
- Hozzáférés-szabályozási, érzékenyadat-kezelési, megbízhatósági, teljesítménybeli és karbantarthatósági ismeretek.
- Tapasztalat MI-alkalmazások kvantitatív és kvalitatív értékelési módszereinek kidolgozásában.
- Erős szoftverfejlesztési gyakorlatok: automatizált tesztelés, verziókezelés, moduláris tervezés, kódellenőrzés, dokumentáció és MI-fejlesztő eszközök.
- Műszaki vezetői tapasztalat, amelyet architekturális döntések, mentorálás, valamint az üzleti, termék-, mérnöki, biztonsági és platformcsapatokkal való együttműködés bizonyít.
- Legalább 2 év csapatok, projektek vagy programok vezetésében, illetve az erőforrások elosztásának irányításában szerzett tapasztalat.
- Világos írásbeli és szóbeli kommunikáció.
- Tapasztalat a műszaki lehetőségek és kompromisszumok ismertetésében műszaki és üzleti közönség számára.
Juttatások
- Átfogó munkavállalói juttatások, köztük nyugdíj- és megtakarítási terv bőkezű vállalati hozzájárulással.
- Csoportos egészség-, fogászati és látásbiztosítás.
- Élet- és rokkantsági biztosítás.
- Rugalmas kiadási számlák.
- A vállalat mérlegelésétől függő éves bónuszprogram.
- Részvényalapú hosszú távú ösztönzők.
- Díjnyertes szabadságolási tervek.
- Rugalmas munkavégzési lehetőségek, ahol ez megoldható.
- Karrierfejlesztési lehetőségek.
- A munka és a magánélet egyensúlyának támogatása.
- Pénzügyi tervek, amelyek megtakarítási lehetőségeket kínálnak a nyugdíjra és más célokra.