主席機械学習エンジニア、生成AI（米国・リモート）
アムジェンのバイオ医薬品事業における、大規模言語モデル、エージェント型AI、機械学習の概念実証を主導します。 検証済みのソリューションを、全社利用に耐えるアプリケーションへと発展させます。
仕事内容
- 事業責任者と連携し、業務フロー、課題、目標を把握する。
- AIの活用機会を見つけ、成功するソリューションに必要な成果を定義する。
- 部門横断チームを率いて、まだ明確でない機会を焦点の定まったAI施策へとまとめる。
- 概念実証の優先事項、技術方針、成功指標、導入計画を定める。
- 大規模言語モデル、エージェント型ワークフロー、検索拡張生成、データパイプライン、API、クラウドサービス、エンタープライズプラットフォームを用いて、AIの概念実証を設計・構築する。
- 影響の大きい技術業務を自ら主導する。
- 実践的な実験を通じて、実現可能性と事業価値を検証する。
- データの準備状況、統合、ユーザー体験、セキュリティ、コンプライアンス、性能、コスト、運用を計画する。
- 拡張性のあるアーキテクチャを設計し、再利用可能なコンポーネント、文書、意思決定記録、引き継ぎ資料を作成する。
- 成功した概念実証を全社向けソリューションに発展させる製品チームとプラットフォームチームを支援する。
- 技術面でのリーダーシップとメンタリングを通じて、エンジニアリング標準を確立する。
- 設計上の意思決定に関わり、デリバリーの実践を改善し、チームが不確実な状況に対処できるよう支援する。
応募要件
- 博士号取得者は機械学習エンジニアとして2年以上、修士号取得者は6年以上、学士号取得者は8年以上、準学士号取得者は10年以上、または高校卒業資格もしくはGED取得者は12年以上の経験。
- 機械学習とソフトウェアエンジニアリングで豊富な経験があり、プロトタイプやパイロット段階を超えて展開されるアプリケーションの技術面をシニアとして担った経験があること。
- 高度なフルスタック開発スキル。
- Pythonの熟練度。
- API、バックエンドアプリケーション、ユーザーインターフェース、データ連携の構築経験。
- 現代的なソフトウェア設計手法の経験。
- AWSなどのクラウドプラットフォームの実務経験。
- Terraformまたは同等のIaC、コンテナ、CI/CD、自動デプロイ、オブザーバビリティに関するDevOps経験。
- 生成AIと機械学習アプリケーション設計に関する実践的な深い知識。
- モデルの選定、評価、実行の経験があり、マネージドサービス、オープンソースツール、独自実装の利点を比較できること。
- エンタープライズアーキテクチャと統合パターンの経験。
- アクセス制御、機密データの取り扱い、信頼性、性能、保守性に関する知識。
- AIアプリケーションの定量的・定性的な評価手法を開発した経験。
- 自動テスト、バージョン管理、モジュール設計、コードレビュー、文書化、AI開発ツールを含む優れたソフトウェアエンジニアリング実践。
- アーキテクチャ上の判断、メンタリング、事業・製品・エンジニアリング・セキュリティ・プラットフォーム各チームとの協働を通じて示される技術的リーダーシップ。
- チーム、プロジェクト、プログラムのいずれかを率いた経験、またはリソース配分を指揮した経験が2年以上あること。
- 明確な文書および口頭でのコミュニケーション能力。
- 技術的な選択肢とトレードオフを、技術部門と事業部門の双方に説明した経験。
福利厚生
- 会社から手厚い拠出を受けられる退職・貯蓄制度を含む、充実した従業員福利厚生。
- 団体医療、歯科、眼科保険。
- 生命保険および障害保険。
- フレキシブル支出口座。
- 裁量による年次賞与制度。
- 株式による長期インセンティブ。
- 受賞歴のある休暇制度。
- 可能な場合の柔軟な勤務形態。
- キャリア開発の機会。
- 仕事と生活の両立支援。
- 退職後やその他の目標に向けた貯蓄を支援するファイナンシャルプラン。