Amgen è un'azienda biotecnologica globale che sviluppa e commercializza farmaci prodotti a partire da cellule viventi. La sua attività si concentra sulle malattie gravi, comprese le patologie con opzioni terapeutiche limitate, e si basa sulla ricerca scientifica e sugli studi clinici. L'azienda è associata a progressi nel trattamento del cancro e nella gestione dell'obesità, ponendo inoltre l'accento sulla ricerca etica, sulla sicurezza dei pazienti e sulla sostenibilità ambientale.
Data Scientist da remoto, IA generativa e catena di approvvigionamento presso Amgen
Guida lo sviluppo delle capacità di IA generativa, apprendimento automatico e analisi per la catena di approvvigionamento biotecnologica di Amgen. Accompagna le soluzioni dalla sperimentazione alla messa in produzione a livello aziendale.
Stati Uniti103.852 $ – 140.505 $ / anno
Da remotoTempo pienoJuniorIntermedioLingua Richiesta: ingleseData scientistDescrizione
- Guidare il lavoro tecnico di data science per le capacità analitiche assegnate che integrano l’IA.
- Collaborare con i responsabili di prodotto e le parti interessate della catena di approvvigionamento per trasformare le esigenze aziendali in casi d’uso prioritari, approcci tecnici, metriche di successo e piani di consegna.
- Creare, valutare e migliorare soluzioni di IA generativa e agentica usando modelli linguistici di grandi dimensioni, generazione aumentata dal recupero, ricerca semantica, ingegneria dei prompt e flussi di lavoro multiagente.
- Definire la valutazione e il monitoraggio delle soluzioni di IA, considerando accuratezza, pertinenza, robustezza, sicurezza, feedback degli utenti e adeguata revisione umana.
- Usare apprendimento automatico, modellazione statistica e analisi delle serie temporali per le esigenze della catena di approvvigionamento relative a domanda, fornitura, scorte, capacità, costi, rischi e prestazioni operative.
- Collaborare con gli ingegneri dei dati per creare set di dati analitici affidabili, funzionalità riutilizzabili, controlli sulla qualità dei dati, tracciabilità e documentazione per i prodotti di IA e analisi.
- Integrare le capacità di data science nelle applicazioni aziendali insieme ai team di ingegneria, architettura, piattaforma, test e delivery; supportare test, distribuzione, prestazioni in produzione e risoluzione dei problemi.
- Guidare e revisionare il lavoro di data scientist, ingegneri e partner di delivery, coordinare le dipendenze e promuovere approcci riutilizzabili tra prodotti correlati.
- Preparare documentazione tecnica e procedure operative e contribuire alle revisioni tecniche.
- Illustrare risultati, compromessi, rischi, raccomandazioni e impatto aziendale alle parti interessate tecniche e non tecniche; contribuire alla delivery Agile e ai processi applicabili di governance dell’IA e dei dati.
Requisiti
- Laurea magistrale e da 1 a 3 anni di esperienza in informatica, IT o un settore correlato; oppure laurea triennale in data science, economia aziendale, statistica, data mining, matematica applicata, analisi aziendale, ingegneria, informatica o un settore correlato, più 2 anni di esperienza pertinente; oppure diploma universitario in uno di questi settori più 6 anni di esperienza pertinente.
- Esperienza pratica con Python e SQL per analisi dei dati, ingegneria delle caratteristiche, apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale e sviluppo di soluzioni di IA.
- Esperienza nella progettazione o nello sviluppo di capacità di IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni, come assistenti IA, generazione aumentata dal recupero, embedding, ricerca semantica, ingegneria dei prompt o flussi di lavoro agentici.
- Solide basi di apprendimento automatico, analisi statistica, analisi esplorativa dei dati, metodi di serie temporali e valutazione dei modelli.
- Esperienza nel portare soluzioni di data science o IA dalla sperimentazione alla produzione, inclusi test, controllo delle versioni, monitoraggio e pratiche MLOps o LLMOps.
- Capacità di lavorare con set di dati ampi e complessi e collaborare alla modellazione dei dati, alla qualità dei dati, alla tracciabilità e a pipeline analitiche riutilizzabili.
- Capacità di tradurre problemi aziendali in approcci tecnici, guidare in autonomia un filone di lavoro tecnico e comunicare i risultati con chiarezza.
- Preferibile: esperienza nell’analisi della catena di approvvigionamento, della produzione o delle biotecnologie, ad esempio pianificazione della domanda e della fornitura, scorte, capacità, costi, pianificazione finanziaria o KPI operativi.
- Preferibile: esperienza con piattaforme cloud per dati e IA, elaborazione di dati su larga scala e integrazione di funzionalità di IA nelle applicazioni aziendali.
- Preferibile: conoscenza di IA responsabile, governance dell’IA, sicurezza, conformità, osservabilità e gestione continuativa delle prestazioni delle soluzioni.
- Preferibile: esperienza nel supporto a prodotti analitici o di reporting e nella collaborazione con team interfunzionali e partner di delivery in ambienti Agile o SAFe.
- Preferibile: certificazione in data science, intelligenza artificiale o apprendimento automatico.
- Facoltativo: certificazione cloud o relativa a piattaforme di dati.
- Eccellenti capacità di pensiero critico, analisi e risoluzione dei problemi.
- Spiccate capacità di comunicazione, collaborazione e gestione delle parti interessate.
- Capacità di fornire leadership tecnica e influenzare senza autorità formale.
- Capacità di collegare il lavoro tecnico ai risultati aziendali e spiegare chiaramente argomenti complessi.
- Spiccate capacità di presentazione, condivisione delle conoscenze e mentoring.
Benefit
- Pacchetto completo di benefit per i dipendenti, incluso un piano pensionistico e di risparmio con generosi contributi aziendali.
- Copertura collettiva medica, odontoiatrica e oculistica.
- Assicurazione sulla vita e contro l’invalidità.
- Conti di spesa flessibili.
- Programma discrezionale di bonus annuale.
- Incentivi a lungo termine basati su azioni.
- Piani di congedo pluripremiati.
- Modalità di lavoro flessibili ove possibile.
- Opportunità di sviluppo professionale.
- Piani finanziari con opzioni per risparmiare per la pensione e altri obiettivi.
- Supporto all’equilibrio tra vita professionale e privata.