Johnson & Johnson
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Johnson & Johnsonは、革新的な医薬品と医療技術の分野で事業を展開するグローバルなヘルスケア企業です。同社のチームは、オンコロジー、免疫学、神経科学、専門眼科、インターベンショナルケア、整形外科などの領域で、科学とテクノロジーを融合し、複雑な健康課題に応えるソリューションを開発しています。また、世界中の医療従事者、患者、地域社会に貢献する企業として、健康格差の解消、環境の持続可能性、多様性、インクルージョンも重視しています。

シニアAI安全科学者—ジョンソン・エンド・ジョンソン、マドリード・ハイブリッド勤務

ジョンソン・エンド・ジョンソンの医薬品研究開発プラットフォームでAI安全性研究を主導し、証明可能な制御、敵対的保証、安全中心のアーキテクチャに取り組みます。 マドリードまたはバルセロナを拠点とするハイブリッド勤務です。

仕事内容

  • エージェント型ワークフロー全体に、決定論的で説明可能な制御を確立する。
  • エージェントの挙動、ツール利用、データアクセス、情報フローを対象とする機械可読ポリシーを作成する。
  • 人による承認経路を含む、高影響なエージェント操作向けの監査可能な強制適用を展開する。
  • 担当者が制御を作成、テスト、維持できる使いやすいポリシーインターフェースを提供する。
  • AI脅威モデルと医薬品研究開発の障害シナリオを組み合わせた継続的なレッドチーム手法を開発する。
  • モデル、エージェント、ツール、完全なワークフローを対象に、敵対的テストを生成AIプラットフォームへ統合する。
  • 安全性特性の評価手法、判定ルール、証拠のしきい値を定める。
  • 多層の技術的制御に基づく安全中心型アーキテクチャを研究し、プロトタイプを作成する。
  • 事前学習データへの介入や、教師ありファインチューニング、選好最適化、安全性チューニングなどの事後学習技術を評価する。
  • 科学、品質、プライバシー、規制上の義務を、テスト可能なシステム仕様へ変換する。
  • AI安全性に関する主張の説明責任措置と証拠要件を確立する。
  • 監査証拠のため、追跡可能で再構成可能な制御判断を維持する。
  • 研究開発の科学者、プラットフォームエンジニアリング、セキュリティ、プライバシー、法務、品質の各チームと協働する。
  • 小規模な部門横断チームの科学的業務を指導し、論文発表や標準化への貢献を通じてチームを代表する。
  • プロトタイプを開発し、技術方針を定め、エンジニアリングパートナーとともに成果をプラットフォームへ移行する。

応募要件

  • コンピューターサイエンス、AI・機械学習、応用数学、または密接に関連する技術分野の博士号が必須です。
  • AI・機械学習、自律エージェント、またはセキュリティクリティカルなシステムの開発・展開において、博士号取得後の研究または業界経験が1年以上必要です。
  • 基盤モデル、検索拡張生成、ツールオーケストレーション、メモリ、計画、マルチエージェントフレームワーク、および関連する失敗モードを含む、エージェント型AIの高度な実務知識。
  • 教師ありファインチューニング、選好最適化、安全性チューニング、敵対的評価、解釈可能性、またはスケーラブルな監督を含む、AI安全性とアラインメントの研究または応用経験。
  • 次のいずれか1つ以上の専門性:ポリシー・アズ・コードと認可、敵対的機械学習とAIレッドチーム、情報フローまたはデータアクセス制御、プロベナンスとリネージ、形式仕様と検証。
  • 評価・制御技術のプロトタイプ作成、再現可能な実験の実施、本番環境対応コードの作成を含む、優れたAIエンジニアリング能力。
  • 優れた文書および口頭でのコミュニケーション能力。
  • モデルとエージェントの挙動、不確実性、限界、失敗条件、裏付けとなる証拠を科学的に厳密に記述する能力。
  • 関連する主要な学術誌または会議での発表実績、またはその他の形で認められた業績があれば尚可。
  • 科学分野向けの基盤モデルの適応および安全性特性の評価経験があれば尚可。
  • ポリシーエンジン、認可言語、または形式的なポリシー仕様の実務経験があれば尚可。
  • MITRE ATLAS、OWASP LLMガイダンス、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、またはEU AI法に関する知識があれば尚可。
  • データ分類、非識別化、プライバシー保護機械学習の経験があれば尚可。
  • ライフサイエンスまたはその他の規制対象で高リスクな環境におけるAI導入経験があれば尚可。
  • GxP、データインテグリティ、AI対応コンピュータ化システムのバリデーションに関する知識があれば尚可。
  • 第三者AI安全性、評価、または制御技術の評価経験があれば尚可。
  • 複数チームに採用された再利用可能なAI安全性機能の作成経験があれば尚可。

福利厚生

  • 年間賞与。目標額は給与等級と勤務地により決定され、個人および会社の業績に基づきます。
  • 有給休暇。
  • 少なくとも12週間の育児休暇。
  • 忌引休暇。
  • 介護休暇。
  • ボランティア休暇。
  • ウェルビーイング費用の補助。
  • 経済面、身体面、精神面の健康支援プログラム。
  • 勤続周年および功績表彰。
  • 従業員および一部の勤務地で対象となる扶養家族向けの保険保障。