Lifelancer è una piattaforma per il reclutamento di talenti basata sull’intelligenza artificiale, specializzata nei settori delle scienze della vita, farmaceutico e informatico. Aiuta i professionisti qualificati a presentare la propria esperienza, scoprire opportunità di lavoro e di progetto internazionali e entrare in contatto con datori di lavoro alla ricerca di talenti specializzati. Per i team di selezione, Lifelancer combina la ricerca di candidati assistita dall’intelligenza artificiale con il supporto per le assunzioni e la gestione delle buste paga in più Paesi, tenendo conto degli aspetti di conformità.
Ingegnere principale di machine learning, IA generativa (da remoto, Stati Uniti)
Guida prove di fattibilità su LLM, IA agentica e machine learning per l’attività di farmaci biotecnologici di Amgen. Trasforma le soluzioni convalidate in applicazioni pronte per l’azienda.
Descrizione
- Collabora con i responsabili aziendali per comprendere flussi di lavoro, sfide e obiettivi.
- Individua le opportunità per l’IA e definisce i risultati che le soluzioni efficaci devono raggiungere.
- Guida team interfunzionali nel trasformare opportunità poco definite in iniziative di IA mirate.
- Stabilisce priorità, direzione tecnica, criteri di successo e piani di adozione per le prove di fattibilità.
- Progetta e sviluppa prove di fattibilità basate sull’IA usando LLM, flussi di lavoro agentici, generazione potenziata dal recupero, pipeline di dati, API, servizi cloud e piattaforme aziendali.
- Si assume direttamente la responsabilità del lavoro tecnico ad alto impatto.
- Verifica fattibilità e valore per l’azienda attraverso esperimenti pratici.
- Pianifica la preparazione dei dati, l’integrazione, l’esperienza utente, la sicurezza, la conformità, le prestazioni, i costi e le operazioni.
- Progetta architetture scalabili e realizza componenti riutilizzabili, documentazione, registri delle decisioni e materiali per il passaggio di consegne.
- Guida i team di prodotto e piattaforma nel trasformare le prove di fattibilità riuscite in soluzioni aziendali.
- Definisce standard ingegneristici attraverso la leadership tecnica e il mentoring.
- Influenza le decisioni di progettazione, migliora le pratiche di rilascio e aiuta i team a gestire l’incertezza.
Requisiti
- Dottorato e 2 anni di esperienza come ingegnere di machine learning; laurea magistrale e 6 anni; laurea triennale e 8 anni; diploma di laurea breve e 10 anni; oppure diploma di scuola superiore o GED e 12 anni.
- Esperienza significativa in machine learning e ingegneria del software, inclusa la responsabilità tecnica senior per applicazioni portate oltre la fase di prototipo o progetto pilota.
- Competenze avanzate nello sviluppo full stack.
- Padronanza di Python.
- Esperienza nello sviluppo di API, applicazioni back-end, interfacce utente e integrazioni di dati.
- Esperienza con le moderne pratiche di progettazione software.
- Esperienza pratica con piattaforme cloud come AWS.
- Esperienza DevOps con Terraform o strumenti comparabili di infrastruttura come codice, container, CI/CD, distribuzione automatizzata e osservabilità.
- Solide conoscenze pratiche di IA generativa e progettazione di applicazioni di machine learning.
- Esperienza nella selezione, valutazione ed esecuzione di modelli, nonché nel confronto tra servizi gestiti, strumenti open source e implementazioni personalizzate.
- Esperienza con architetture aziendali e modelli di integrazione.
- Conoscenza dei controlli di accesso, della gestione dei dati sensibili, dell’affidabilità, delle prestazioni e della manutenibilità.
- Esperienza nello sviluppo di metodi di valutazione quantitativi e qualitativi per applicazioni di IA.
- Solide pratiche di ingegneria del software, tra cui test automatizzati, controllo delle versioni, progettazione modulare, revisione del codice, documentazione e strumenti di sviluppo per l’IA.
- Leadership tecnica dimostrata attraverso decisioni architetturali, mentoring e collaborazione con team aziendali, di prodotto, ingegneria, sicurezza e piattaforma.
- Almeno 2 anni alla guida di team, progetti o programmi, oppure nella direzione dell’allocazione delle risorse.
- Comunicazione scritta e orale chiara.
- Esperienza nello spiegare opzioni tecniche e compromessi a interlocutori tecnici e aziendali.
Benefit
- Pacchetto completo di benefit per i dipendenti, compreso un piano pensionistico e di risparmio con generosi contributi aziendali.
- Copertura sanitaria, dentistica e oculistica collettiva.
- Assicurazione sulla vita e per 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.
- Supporto all’equilibrio tra vita lavorativa e privata.
- Piani finanziari con possibilità di risparmiare per la pensione e altri obiettivi.