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Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)
Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)
1001 – 5000 Dipendenti
Assistenza sanitariaBiotecnologiaProdotti farmaceutici
Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) riunisce aziende farmaceutiche impegnate a promuovere il progresso dell’assistenza sanitaria attraverso la commercializzazione di prodotti e lo sviluppo clinico. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. commercializza in Nord America medicinali scoperti da Otsuka e prodotti concessi in licenza, mentre Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. guida lo sviluppo clinico e la registrazione globale di prodotti innovativi per la salute, con una particolare esperienza nelle neuroscienze. Insieme, queste organizzazioni operano nei settori farmaceutico, sanitario e biotecnologico, concentrandosi sullo sviluppo di soluzioni che contribuiscano a migliorare la salute.
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Offerte dell’azienda

Direttore associato, IA e data science - Otsuka, New Jersey, da remoto

Guidare lo sviluppo di soluzioni di IA, machine learning e agentiche per le attività di R&S farmaceutica di Otsuka. Definire la strategia dei prodotti di IA aziendali, la loro implementazione e la trasformazione interfunzionale.

USStati UnitiNJNew Jersey
169.222 $ – 253.000 $ / anno
Da remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
AWSSDLC

Descrizione

  • Creare visioni e roadmap per prodotti di IA che riflettano le priorità aziendali, gli sviluppi tecnologici e le condizioni di mercato
  • Far progredire gli obiettivi del portafoglio di Data Science e IA, sostenendo le strategie relative a dati e analisi per le operazioni di R&S
  • Costruire, addestrare, ottimizzare, convalidare e valutare modelli di IA e machine learning per le esigenze aziendali
  • Realizzare sistemi di IA aziendali utilizzando prompt engineering, embeddings, fine-tuning, modelli linguistici di grandi dimensioni e IA generativa
  • Gestire iniziative di proof of concept e creare applicazioni di IA che rafforzino le analisi e accelerino lo sviluppo dei farmaci
  • Monitorare le prestazioni dei prodotti tramite analisi dei dati e KPI, utilizzando i risultati per orientare le decisioni
  • Sviluppare soluzioni di IA a partire da dati di R&S farmaceutica, sviluppo dei farmaci, studi clinici e dati sanitari esterni
  • Creare prodotti di IA incentrati sull’utente che generino fiducia, favoriscano l’adozione e consentano la trasformazione organizzativa
  • Fornire consulenza su ecosistemi, piattaforme, framework, architetture e capacità tecniche emergenti di IA
  • Supportare sviluppatori, personale tecnico e fornitori con indicazioni sui concetti e sull’implementazione dell’IA
  • Progettare, realizzare e implementare sistemi di IA agentica che incorporino percezione, pianificazione, ragionamento, orchestrazione, esecuzione e riflessione
  • Gestire i cicli di vita e gli aggiornamenti delle soluzioni di IA attraverso pratiche e strumenti MLOps e LLMOps
  • Guidare le iniziative di adozione, abilitazione, gestione del cambiamento e uso responsabile dell’IA
  • Valutare i casi d’uso di IA e machine learning rispetto a linee guida, framework, componenti di piattaforma e standard di IA responsabile applicabili
  • Creare componenti riutilizzabili di dati e IA e promuoverne il riutilizzo scalabile tra le funzioni
  • Dirigere gruppi interfunzionali composti da stakeholder tecnici, semi-tecnici e aziendali
  • Riferire agli stakeholder sui progressi, risultati, impatto, vincoli e rischi dell’IA
  • Collaborare con funzioni interne e partner esterni per ideare, costruire e sviluppare congiuntamente capacità di IA e machine learning
  • Coordinarsi con i team legale, privacy ed etica su pregiudizi, equità, trasparenza e privacy dei dati
  • Lavorare efficacemente attraverso la sperimentazione iterativa, gestendo l’ambiguità nello sviluppo di prodotti di IA

Requisiti

  • Laurea magistrale in Data Science, Ingegneria informatica, Informatica, Fisica, Statistica, Sistemi informativi o ambito correlato con focus su data science avanzata, IA e machine learning
  • Competenza nell’utilizzo di risorse di dati reali per produrre evidenze scientifiche e migliorare l’efficacia e l’efficienza operativa
  • Conoscenza avanzata di ingegneria dei dati, rappresentazione dei dati, IA generativa, intelligenza artificiale e metodi di machine learning
  • Esperienza nella progettazione di architetture e nella realizzazione di casi d’uso di IA e machine learning
  • Esperienza nello sviluppo di prodotti di IA che combinano IA, Data Science e Machine Learning
  • Conoscenza approfondita delle applicazioni di IA e machine learning nell’industria farmaceutica
  • Esperienza con Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker o piattaforme di data science comparabili
  • Conoscenza dell’integrazione delle tecnologie di machine learning e IA con le pipeline di ingegneria dei dati
  • Ottima conoscenza del ciclo di vita dello sviluppo software e del ciclo di vita dello sviluppo della data science, incluso CRISP
  • Conoscenza delle pratiche di test e convalida per ambienti GxP e non GxP
  • Esperienza nell’ingegneria di software o prodotti basati su IA e machine learning
  • Familiarità con i principi di test, convalida e convalida GxP
  • Esperienza nella progettazione, costruzione e manutenzione di soluzioni di dati e IA su larga scala in contesti scientifici, regolamentati o ad alta intensità di ricerca
  • È fortemente preferibile un’esperienza farmaceutica, biotecnologica o nelle scienze della vita, soprattutto nello sviluppo di farmaci, negli studi clinici o nella R&S
  • Comprovato successo nel portare in produzione applicazioni di IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni
  • Esperienza nell’utilizzo di dati relativi a sinistri, studi clinici, regolamentazione, qualità e altre operazioni nel settore delle scienze della vita
  • Comprovata esperienza nella realizzazione di applicazioni di IA, machine learning, IA generativa e LLM di proof of concept e pronte per la produzione
  • Comprensione delle difficoltà di raccolta, governance e strutturazione dei dati che influenzano i risultati dell’IA
  • Eccellenti capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder
  • Solide capacità di collaborazione interfunzionale e gestione dei progetti

Benefit

  • Possibilità di ottenere una retribuzione incentivante
  • Copertura medica, odontoiatrica, oculistica e per farmaci con prescrizione
  • Assicurazione sulla vita di base fornita dal datore di lavoro
  • Assicurazione contro morte accidentale e smembramento
  • Copertura per invalidità a breve e lungo termine
  • Rimborso delle tasse universitarie
  • Assistenza per i prestiti studenteschi
  • Generoso contributo integrativo del datore di lavoro al piano 401(k)
  • Ferie flessibili
  • Festività retribuite
  • Programmi di congedo retribuito
  • Ulteriori benefit forniti dal datore di lavoro

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