Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) は、製品の事業化と臨床開発を通じて医療の発展に取り組む製薬企業を統括しています。Otsuka America Pharmaceutical, Inc. は、大塚が自社で発見した医薬品や導入した医薬品を北米で事業化し、Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. は、革新的なヘルスケア製品の臨床開発と世界各国での承認申請を主導しています。特に神経科学分野に強みを持つ両組織は、製薬、ヘルスケア、バイオテクノロジーの領域で事業を展開し、人々のより良い健康を支えるソリューションの開発に取り組んでいます。
アソシエイトディレクター、AIソリューションサイエンティスト（米国リモート）
製薬研究開発およびコーポレート部門を支援する生成AI、エージェントシステム、機械学習製品のアーキテクチャ設計と提供を主導します。 実現可能性調査から本番展開まで、部門横断チームを指揮します。
仕事内容
- 最新のAIソリューション、ユースケース、アプリケーションを設計・構築する
- 提案されたAIソリューションの実現可能性を調査する
- AI、データサイエンス、プロセス、ワークフロー全般にわたりアーキテクチャと設計の方向性を示す
- 研究開発部門およびコーポレート部門向けの高度なAIソリューションを提供する
- マルチエージェントオーケストレーション、生成AIアプリケーション、再利用可能なAI機能を構築する
- 新興AI技術を追跡し、プロジェクトやチーム全体での導入を指揮する
- データサイエンティスト、AI研究者、エンジニア、ITチーム、ライフサイエンス専門家と連携して堅牢なAIソリューションを構築する
- ビジネス目標、技術、市場動向に沿ったAI製品のビジョンとロードマップを定義する
- データ分析とKPIを活用して製品パフォーマンスを追跡し、AIモデルのビジネス価値を評価する
- 責任あるAI、プライバシー・バイ・デザイン、規制遵守を支援するソリューションを開発する
- AIおよび機械学習モデルの実験、トレーニング、微調整、検証、評価を行う
- 知覚、計画、推論、オーケストレーション、実行、リフレクションを組み込んだエージェント型AIシステムを設計・展開する
- AI、ML、LLM、エージェントシステムの本番ライフサイクルと継続的な改訂を監督する
- プラットフォーム、フレームワーク、アーキテクチャ、新たな開発を含むAIエコシステムの能力を形成する
- 開発者を指導し、AI概念と実装プラクティスの適用を監督する
- 専門知識と実行面の指針を提供し、AI/MLユースケースレビューを主導または支援する
- 開発中および本番サポート中に、データ分析やAIアプリケーションに影響する問題を診断・解決する
- 各業務部門およびより広範なAIエコシステムで再利用可能なデータ・AIコンポーネントを作成し、普及させる
- 技術、準技術、ビジネスのステークホルダーで構成される部門横断グループを主導する
- AIの進捗、成果、影響、限界、リスク、期待についてステークホルダーに情報を提供する
- 技術チームと非技術系ビジネスパートナーの間で複雑なAI概念を翻訳する
- AI技術の導入およびチェンジマネジメント施策を主導する
- 社内部門や外部パートナーと協力してAI・機械学習の能力を構築する
- データサイエンス、IT、クラウドアーキテクチャ、プラットフォームチームと連携し、ソリューションをエンタープライズアーキテクチャとコンプライアンスに適合させる
- 法務、プライバシー、倫理チームと連携し、バイアス、公平性、透明性、データプライバシーに取り組む
- AI製品開発における実験と反復を通じて効果的に業務を進める
- 知見と文脈を活用して製品の継続的な進化を導く
応募要件
- データサイエンス、コンピューターエンジニアリング、コンピューターサイエンス、物理学、統計学、情報システム、または関連分野の修士号。高度なデータサイエンス、AI、機械学習を専攻していること
- 博士号歓迎
- 実世界のデータ資産に関する専門知識と、それらを活用して科学的エビデンスを生み出し、業務の有効性と効率を改善した経験
- データエンジニアリング、データ表現、生成AI、人工知能、機械学習手法に関する深い知識
- AIおよび機械学習のユースケースを設計・提供した経験
- ソフトウェアまたはプロダクトエンジニアリングの経験
- 製薬分野におけるAIおよび機械学習アプリケーションへの深い理解
- Dataiku Data Science Studio、AWS SageMaker、Snowflake、または同等のデータサイエンスプラットフォームの使用経験
- 機械学習およびAI技術をデータエンジニアリングパイプラインに統合した経験
- CRISPを含むソフトウェア開発ライフサイクルおよびデータサイエンス開発ライフサイクルに関する深い知識
- AIおよび機械学習に基づくソフトウェアまたは製品のエンジニアリング経験
- テスト、検証、GxPバリデーションの原則に関する知識
- 科学、規制対象、または研究集約型の環境で大規模なデータ・AIソリューションを構築・維持した経験
- 製薬、バイオテクノロジー、ライフサイエンス分野での豊富な経験。特に医薬品開発、臨床試験、研究開発の経験が望ましい
- 概念実証および本番環境の生成AI、AI/ML、大規模言語モデルアプリケーションを実装・展開した実績
- ライフサイエンス研究開発の業務プロセスに関する理解
- 保険金請求、臨床試験、規制、品質、その他のライフサイエンス業務データを扱った経験
- AIの成果に影響を与えるデータ収集、ガバナンス、構造化の課題に関する理解
- 優れた協働、部門横断チームワーク、プロジェクト管理能力
- 優れたコミュニケーション能力とステークホルダー管理能力
- 自律的に、または協力しながら効果的に働けること
- 責任あるAIと関連技術に基づく創造的な問題解決能力
福利厚生
- 医療、歯科、眼科、処方薬の補償
- 会社負担の基本生命保険
- 傷害死亡・四肢切断保険
- 短期・長期障害保険
- 学費 reimbursement
- 学生ローン支援
- 手厚い401(k)マッチング
- 柔軟な休暇制度
- 有給休暇日
- 有給休暇プログラム
- その他の会社提供福利厚生
- インセンティブ機会