Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)는 제품 상용화와 임상 개발을 통해 의료 발전에 기여하는 제약 기업들을 아우릅니다. Otsuka America Pharmaceutical, Inc.는 오츠카가 자체 개발했거나 라이선스를 통해 도입한 의약품을 북미에서 상용화하며, Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc.는 혁신적인 헬스케어 제품의 임상 개발과 글로벌 등록을 주도하고 특히 신경과학 분야에서 전문성을 보유하고 있습니다. 이 조직들은 제약, 헬스케어, 바이오테크놀로지 분야에서 함께 사업을 전개하며 더 나은 건강을 지원하는 솔루션 개발에 주력합니다.
AI 및 데이터 과학 부디렉터—오쓰카, 뉴저지, 원격
오쓰카의 제약 연구개발 운영을 위한 AI, 머신러닝 및 에이전트형 솔루션 개발을 이끕니다. 기업 AI 제품 전략과 배포를 수립하고 부문 간 혁신을 추진합니다.
설명
- 비즈니스 우선순위, 기술 발전 및 시장 상황을 반영하는 AI 제품 비전과 로드맵을 수립한다
- 연구개발 운영의 데이터 및 분석 전략을 지원하면서 데이터 과학과 AI 포트폴리오 목표를 추진한다
- 비즈니스 요구에 맞춰 AI 및 머신러닝 모델을 구축, 학습, 미세 조정, 검증 및 평가한다
- 프롬프트 엔지니어링, 임베딩, 미세 조정, 대규모 언어 모델 및 생성형 AI를 활용해 기업용 AI 시스템을 제공한다
- 개념 증명 프로젝트를 수행하고 분석 역량을 강화하며 신약 개발을 가속하는 AI 애플리케이션을 만든다
- 데이터 분석과 KPI를 통해 제품 성과를 추적하고 결과를 의사결정에 반영한다
- 제약 연구개발, 신약 개발, 임상시험 및 외부 헬스케어 데이터로부터 AI 솔루션을 개발한다
- 신뢰를 얻고 도입을 촉진하며 조직 혁신을 가능하게 하는 사용자 중심 AI 제품을 만든다
- AI 생태계, 플랫폼, 프레임워크, 아키텍처 및 새롭게 부상하는 기술 역량에 대해 자문한다
- 개발자, 기술 인력 및 공급업체에 AI 개념과 구현에 관한 지침을 제공한다
- 인식, 계획, 추론, 오케스트레이션, 실행 및 성찰을 통합한 에이전트형 AI 시스템을 설계, 구축 및 배포한다
- MLOps 및 LLMOps 관행과 도구를 통해 AI 솔루션의 수명 주기와 업데이트를 관리한다
- AI 도입, 역량 강화, 변화 관리 및 책임 있는 사용 이니셔티브를 주도한다
- 관련 지침, 프레임워크, 플랫폼 구성 요소 및 책임 있는 AI 표준에 따라 AI와 머신러닝 사용 사례를 평가한다
- 재사용 가능한 데이터 및 AI 구성 요소를 만들고 부문 전반에서 확장 가능한 재사용을 촉진한다
- 기술, 준기술 및 비즈니스 이해관계자로 구성된 부문 간 그룹을 이끈다
- AI의 진행 상황, 결과, 영향, 제약 및 위험을 이해관계자에게 보고한다
- 내부 부문 및 외부 파트너와 협력해 AI와 머신러닝 역량을 구상, 구축 및 공동 개발한다
- 법무, 개인정보 보호 및 윤리 팀과 협력해 편향, 공정성, 투명성 및 데이터 개인정보 보호 문제를 다룬다
- AI 제품 개발의 불확실성 속에서도 반복적 실험을 효과적으로 수행한다
지원 자격
- 데이터 과학, 컴퓨터 공학, 컴퓨터 과학, 물리학, 통계학, 정보 시스템 또는 관련 분야의 석사 학위. 고급 데이터 과학, AI 및 머신러닝을 중점적으로 이수한 경우
- 실제 데이터 자산을 활용해 과학적 근거를 만들고 운영 효과와 효율성을 개선하는 전문성
- 데이터 엔지니어링, 데이터 표현, 생성형 AI, 인공지능 및 머신러닝 방법론에 대한 고급 지식
- 아키텍처를 설계하고 AI 및 머신러닝 사용 사례를 제공한 경험
- AI, 데이터 과학 및 머신러닝을 결합한 AI 제품 개발 경험
- 제약 산업에서 AI와 머신러닝이 적용되는 방식에 대한 충분한 이해
- Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker 또는 이에 준하는 데이터 과학 플랫폼 사용 경험
- 머신러닝 및 AI 기술을 데이터 엔지니어링 파이프라인과 통합하는 지식
- CRISP를 포함한 소프트웨어 개발 생명 주기와 데이터 과학 개발 생명 주기에 대한 높은 숙련도
- GxP 및 비GxP 환경의 테스트와 검증 관행에 대한 이해
- AI 및 머신러닝 기반 소프트웨어 또는 제품 엔지니어링 경험
- 테스트, 검증 및 GxP 검증 원칙에 대한 이해
- 과학, 규제 또는 연구 중심 환경에서 대규모 데이터 및 AI 솔루션을 설계, 구축 및 유지한 경험
- 제약, 바이오테크 또는 생명과학 분야 경험이 특히 바람직하며, 신약 개발, 임상시험 또는 연구개발 경험이 있으면 더욱 좋다
- 생성형 AI 및 대규모 언어 모델 애플리케이션을 운영 환경에 성공적으로 제공한 실적
- 청구, 임상시험, 규제, 품질 및 기타 생명과학 운영 데이터를 사용한 경험
- 개념 증명 및 운영 수준의 AI, 머신러닝, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델 애플리케이션을 제공한 실적
- AI 결과에 영향을 미치는 데이터 수집, 거버넌스 및 구조화 과제에 대한 이해
- 뛰어난 커뮤니케이션 및 이해관계자 관리 능력
- 강력한 부문 간 협업 및 프로젝트 관리 역량
복리후생
- 인센티브 보상을 받을 기회
- 의료, 치과, 안과 및 처방약 보장
- 고용주 제공 기본 생명보험
- 상해 사망 및 후유장해 보험
- 단기 및 장기 장애 보장
- 학비 환급
- 학자금 대출 지원
- 관대한 401(k) 매칭 기여
- 유연한 휴가
- 유급 공휴일
- 유급 휴가 프로그램
- 기타 고용주 제공 복리후생