Amgen — тірі жасушалардан жасалған дәрілерді әзірлейтін және коммерцияландыратын жаһандық биотехнологиялық компания. Оның қызметі, соның ішінде емдеу мүмкіндіктері шектеулі ауруларды қоса алғанда, ауыр дерттерге бағытталған және ғылыми зерттеулер мен клиникалық сынақтарға сүйенеді. Компания онкологиялық ауруларды емдеу мен семіздікті басқару салаларындағы жетістіктерімен танымал, сондай-ақ этикалық зерттеулерге, пациенттердің қауіпсіздігіне және қоршаған ортаның тұрақтылығына мән береді.
Amgen компаниясындағы Бас машиналық оқыту инженері (Қашықтан)
Amgen компаниясындағы корпоративтік машиналық оқыту архитектурасы мен өндірістік генеративті AI жүйелеріне жетекшілік етіңіз. Биотехнология және фармацевтика операцияларын қолдайтын қауіпсіз, ауқымдалатын AI мүмкіндіктерін жасаңыз.
Америка Құрама Штаттары187 395 $ – 253 534 $ / жыл
ҚашықтанТолық жұмыс күніЖетекшіҚажетті Тіл: ағылшын тіліМашиналық оқыту инженеріСипаттама
- Бұлттық және жергілікті орталарда корпоративтік AI/ML архитектурасын, стандарттарды, API интерфейстерін және қорғаныс тетіктерін анықтау
- Өндірістік машиналық оқыту және генеративті AI шешімдерін, соның ішінде секундтың үлесінен аз уақытта түсінік беретін жеңіл қолданбаларды әзірлеу
- Деректерді қабылдау, белгілер инженериясы, оқыту, гиперпараметрлерді оңтайландыру, бағалау, тіркеу және автоматты жариялауды қамтитын толық ML конвейерлерін құру
- Модель қызметтерін пайдаланушы интерфейстерімен, жұмыс үдерісі қозғалтқыштарымен және бизнес логикасымен байланыстыратын толық стекі AI қолданбаларын әзірлеу және қолдау
- Бақыланушылықты, қызмет деңгейі мақсаттарын, қауіпсіз орналастыру тәжірибелерін және оқиғаларға жауап беру нұсқаулықтарын енгізу
- Офлайн, онлайн және A/B тестілеуіне, сондай-ақ дрейфті бақылауға және модельдерді автоматты қайта оқытуға жетекшілік ету
- Промпттерді басқару, қауіпсіздік бақылаулары және оңтайландырылған инференс бар LLM және RAG жүйелерін жобалау
- Құпиялылықты сақтайтын әдістерді қолдана отырып, деректер сапасы мен шығу тегі құжаттамасын, модель карталарын және деректер карталарын жүргізу
- Фичалар қоймаларын, модель тізілімдерін және эксперименттерді бақылау кітапханаларын қоса алғанда, қайта пайдалануға болатын ML және генеративті AI активтерін әзірлеу
- Әзірлеу топтарында жеткізу жылдамдығын арттыратын инженерлік тәжірибелерді ілгерілету
- Күрделі, жоғары өлшемді деректер жиындарында зерттеушілік талдау жүргізу және белгілерді анықтау
- Алгоритмдердің прототиптерін жасап, салыстыру, ауқымдылығын және өндіріске дайын болуын бағалау, сондай-ақ модель өнімділігі KPI көрсеткіштеріне ортақ жауапкершілікті бөлісу
- R&D, Өндіріс және Коммерциялық бөлімдердің талаптарын іске жарамды жол карталарына айналдыру
- Инженерлік топтарға тәлімгерлік ету және техникалық ымыраларды мүдделі тараптарға түсіндіру
- Корпоративтік деңгейдегі AI шешімдерін жеткізу үшін DevOps, Қауіпсіздік, Комплаенс және Өнім топтарымен ынтымақтасу
Талаптар
- Докторантура және машиналық оқыту инженериясында 2 жыл тәжірибе немесе магистр дәрежесі және 6 жыл, бакалавр дәрежесі және 8 жыл, қауымдастырылған дәреже және 10 жыл немесе орта мектеп дипломы/GED және 12 жыл тәжірибе
- Топтарды, жобаларды, бағдарламаларды немесе ресурстарды бөлуді қадағалайтын тікелей адам басқаруында немесе көшбасшылықта кемінде 2 жыл тәжірибе
- AI/ML және корпоративтік бағдарламалық жасақтама саласында 3–5 жыл тәжірибе
- Регрессия, ағаштар ансамбльдері, кластерлеу, өлшемділікті азайту, уақыт қатарлары модельдері, CNN, RNN, трансформерлер және LLM/RAG әдістерін қоса алғанда, машиналық оқыту әдістерін терең түсіну
- AI SaaS/PaaS өнімдерін бағалап, біріктіруде және ауқымды арнайы ML қызметтерін әзірлеуде дәлелденген жетістік
- Векторлық дерекқорлар, RAG конвейерлері, промпт инженериясының DSL тілдері және LangChain, LangGraph, Semantic Kernel сияқты агенттік фреймворктер бойынша сарапшылық
- Python және Java тілдерін меңгеру
- Docker және Kubernetes көмегімен контейнерлерді орналастыру тәжірибесі
- AWS, Azure немесе Google Cloud Platform платформаларымен жұмыс тәжірибесі
- GitHub Actions және Bedrock/SageMaker Pipelines қоса алғанда, заманауи DevOps және MLOps тәжірибелерімен жұмыс тәжірибесі
- Иеленудің жалпы құнын таза келтірілген құнмен салыстыратын бизнес-кейстер құра білу
- Мүдделі тараптарды басқарудың жоғары деңгейдегі дағдылары және күрделі техникалық идеяларды қысқа, нәтижеге бағытталған баяндаулар ретінде ұсына білу
- Биотехнология немесе фармацевтика саласындағы тәжірибе құпталады
- Корпоративтік генеративті AI енгізу тақырыбында жарияланған ой көшбасшылығы материалдары немесе конференция презентациялары құпталады
- Компьютерлік ғылымдар және/немесе деректер ғылымы бойынша магистр дәрежесі құпталады
- Agile әдістері мен SAFe туралы білім құпталады
- Компьютерлік ғылымдар, IT немесе сабақтас салада магистр дәрежесі және 10–12 немесе одан көп жыл тәжірибе не сабақтас салада бакалавр дәрежесі және 12–14 немесе одан көп жыл тәжірибе
- Талдау және ақауларды жою қабілеті жоғары болуы
- Жазбаша және ауызша коммуникация дағдылары мықты болуы
- Жаһандық, географиялық бөлінген топтармен тиімді ынтымақтаса білу
- Бастамашылдығы және өзін-өзі басқаруы жоғары болуы
- Бірнеше басымдықты қатар тиімді басқара білу
- Презентация жасау және көпшілік алдында сөйлеу қабілеті жоғары болуы
Артықшылықтар
- Қызметкерлерге арналған толық жеңілдіктер пакеті
- Компанияның елеулі жарналары бар зейнетақы және жинақ жоспары
- Топтық медициналық, стоматологиялық және көру қабілетін сақтандыру
- Өмірді және еңбекке қабілеттілікті сақтандыру
- Икемді шығын шоттары
- Қалауы бойынша берілетін жылдық бонус бағдарламасы
- Ұзақ мерзімді акцияға негізделген ынталандырулар
- Марапатталған ақылы демалыс бағдарламалары
- Қолжетімді болған жағдайда икемді жұмыс тәртібі
- Мансаптық өсу және даму мүмкіндіктері
- Жұмыс пен жеке өмір теңгерімі бағдарламалары
- Зейнетақы және басқа жинақ мақсаттарына арналған қаржылық жоспарлау нұсқалары