
シニアサイエンティスト、AI開発およびエージェントシステム
ファイザーの医薬品製造ネットワーク向けに、エージェント型AIシステムとプロセスモデルを開発します。 モニタリング、調査、エンジニアリング上の意思決定支援に向けた検証済みソリューションを提供します。
仕事内容
- プロセスの専門知識と人工知能を組み合わせた重要プロジェクトの技術的な遂行を担う
- 機会の定義から検証済みの導入まで、技術業務を主導する
- LLMエージェント、ツール統合、検索、マルチステップ推論を用いてエージェント型AIシステムを設計、構築、導入する
- 製造調査、根本原因分析、バッチレビュー、エンジニアリング上の意思決定を支援する
- 化学・生物プロセス向けの機構モデル、ハイブリッドモデル、機械学習モデルを開発する
- ソフトセンサー、リアルタイムモニタリング、ゴールデンバッチ分析、高度プロセス制御などのGMPアプリケーションを支援する
- 規制対象のAIシステム向けに、テストセット、ベンチマーク、ガードレール、モニタリング手法を確立する
- 製造ネットワーク全体で、高度分析、高度プロセス制御、AIの価値の高い活用機会を見いだす
- 実験室、パイロット設備、商用設備から得られる工学原理と実験データを活用する
応募要件
- 工学、応用数学、またはコンピューターサイエンスの修士号。博士号があれば尚可
- Pythonに精通していること
- 最新のバージョン管理、環境管理、テスト、継続的インテグレーションツールの使用経験
- 現実の不完全なデータセットにデータサイエンスと機械学習を適用して成果を上げた実績
- 化学または生物プロセスの基礎知識
- 多様で部門横断的、かつ地理的に分散したチームと協働できること
- 優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力
- 曖昧な問題を自律的に解決する姿勢
- フランス語と英語の両方に堪能であること
- 高度な英語の会話力および文書作成能力が必須
- 構造化された時系列データおよび非構造化データのエンジニアリング経験
- 大規模言語モデルのアプリケーション開発経験
- 本番環境でエージェントの性能と信頼性を評価した経験
- 深層学習および多変量潜在変数手法に関する専門知識
- AWS、Azure、または同等のプラットフォームを用いたクラウド開発およびMLOpsの経験
- SnowflakeおよびSQLの経験
- プロセスヒストリアン、OPC UA、リアルタイムプロトコル、DeltaV、または同等の分散制御システムに関する知識
- 医薬品製造、GMPデータインテグリティ、コンピューター化システムバリデーション、AI規制ガイダンスに関する知識
福利厚生
- 柔軟な勤務形態
- ワークライフバランスの支援
- 業務上適切な場合に、オフサイト拠点からのリモート勤務が可能
- 出社とリモートを組み合わせた勤務形態
- 採用プロセス全体を通じて配慮を提供する、アクセシブルな候補者体験
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