„Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.)“ vienija farmacijos įmones, kurios siekia gerinti sveikatos priežiūrą komercializuodamos produktus ir vykdydamos klinikinę plėtrą. „Otsuka America Pharmaceutical, Inc.“ Šiaurės Amerikoje komercializuoja „Otsuka“ sukurtus ir licencijuotus vaistus, o „Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc.“ vadovauja inovatyvių sveikatos priežiūros produktų klinikinei plėtrai ir pasaulinei registracijai, ypač daug dėmesio skirdama neuromokslams. Kartu šios organizacijos veikia farmacijos, sveikatos priežiūros ir biotechnologijų srityse, daugiausia dėmesio skirdamos sprendimų, padedančių užtikrinti geresnę sveikatą, kūrimui.
Asocijuotasis direktorius, dirbtinis intelektas ir duomenų mokslas – Otsuka, Naujasis Džersis, nuotolinis darbas
Vadovaukite dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi ir agentinių sprendimų kūrimui Otsuka farmacijos mokslinių tyrimų ir plėtros veikloje. Formuokite įmonės DI produktų strategiją, diegimą ir tarpfunkcinę transformaciją.
Aprašymas
- Kurkite DI produktų vizijas ir veiksmų planus, atspindinčius verslo prioritetus, technologijų raidą ir rinkos sąlygas
- Siekite duomenų mokslo ir DI portfelio tikslų, kartu remdami MTEP operacijų duomenų ir analitikos strategijas
- Kurkite, mokykite, tikslinkite, validuokite ir vertinkite DI bei mašininio mokymosi modelius verslo poreikiams
- Diekite įmonės masto DI sistemas naudodami raginimų inžineriją, įterptis, tikslinimą, didžiuosius kalbos modelius ir generatyvųjį DI
- Vykdykite koncepcijos patikros iniciatyvas ir kurkite DI programas, stiprinančias analitiką bei spartinančias vaistų kūrimą
- Stebėkite produktų veikimą analizuodami duomenis ir pagrindinius veiklos rodiklius, o išvadas naudokite sprendimams
- Kurkite DI sprendimus remdamiesi farmacijos MTEP, vaistų kūrimo, klinikinių tyrimų ir išoriniais sveikatos priežiūros duomenimis
- Kurkite į naudotoją orientuotus DI produktus, kurie pelno pasitikėjimą, skatina diegimą ir įgalina organizacijos transformaciją
- Konsultuokite DI ekosistemų, platformų, karkasų, architektūrų ir naujų techninių galimybių klausimais
- Teikite kūrėjams, techniniams darbuotojams ir tiekėjams gaires apie DI koncepcijas ir įgyvendinimą
- Projektuokite, kurkite ir diekite agentines DI sistemas, apimančias suvokimą, planavimą, samprotavimą, orkestravimą, vykdymą ir refleksiją
- Valdykite DI sprendimų gyvavimo ciklus ir atnaujinimus naudodami MLOps ir LLMOps praktikas bei įrankius
- Vadovaukite DI diegimo, įgalinimo, pokyčių valdymo ir atsakingo naudojimo iniciatyvoms
- Vertinkite DI ir mašininio mokymosi naudojimo atvejus pagal taikomas gaires, karkasus, platformų komponentus ir atsakingo DI standartus
- Kurkite pakartotinai naudojamus duomenų ir DI komponentus bei skatinkite mastelio pakartotinį naudojimą tarp funkcijų
- Vadovaukite tarp funkcijų veikiančioms grupėms, kurias sudaro techniniai, iš dalies techniniai ir verslo suinteresuotieji asmenys
- Informuokite suinteresuotuosius asmenis apie DI pažangą, rezultatus, poveikį, apribojimus ir rizikas
- Bendradarbiaukite su vidinėmis funkcijomis ir išorės partneriais kuriant, įgyvendinant ir kartu vystant DI bei mašininio mokymosi galimybes
- Derinkite su teisės, privatumo ir etikos komandomis šališkumo, teisingumo, skaidrumo ir duomenų privatumo klausimus
- Veiksmingai dirbkite iteratyviai eksperimentuodami ir spręsdami neapibrėžtumą kuriant DI produktus
Reikalavimai
- Magistro laipsnis duomenų mokslo, kompiuterių inžinerijos, informatikos, fizikos, statistikos, informacinių sistemų ar susijusioje srityje, orientuotoje į pažangų duomenų mokslą, DI ir mašininį mokymąsi
- Ekspertinės žinios, kaip naudojant realaus pasaulio duomenų išteklius kurti mokslinius įrodymus ir gerinti veiklos rezultatyvumą bei efektyvumą
- Pažangios duomenų inžinerijos, duomenų pateikimo, generatyviojo DI, dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodų žinios
- Patirtis kuriant architektūras ir įgyvendinant DI bei mašininio mokymosi naudojimo atvejus
- Patirtis kuriant DI produktus, jungiančius DI, duomenų mokslą ir mašininį mokymąsi
- Išsamus DI ir mašininio mokymosi taikymo farmacijos pramonėje supratimas
- Patirtis dirbant su Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker ar panašiomis duomenų mokslo platformomis
- Žinios, kaip integruoti mašininio mokymosi ir DI technologijas į duomenų inžinerijos procesus
- Puikus programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklo ir duomenų mokslo kūrimo gyvavimo ciklo, įskaitant CRISP, išmanymas
- Testavimo ir validavimo praktikos GxP ir ne GxP aplinkose
- Patirtis kuriant DI ir mašininiu mokymusi pagrįstą programinę įrangą ar produktus
- Testavimo, validavimo ir GxP validavimo principų išmanymas
- Patirtis projektuojant, kuriant ir prižiūrint didelės apimties duomenų bei DI sprendimus mokslinėse, reguliuojamose ar intensyviai tyrimų reikalaujančiose aplinkose
- Farmacijos, biotechnologijų ar gyvybės mokslų patirtis, ypač vaistų kūrimo, klinikinių tyrimų ar MTEP srityse, yra labai pageidautina
- Įrodyta sėkmė diegiant generatyviojo DI ir didžiųjų kalbos modelių programas gamybinėje aplinkoje
- Patirtis naudojant draudimo žalų, klinikinių tyrimų, reguliavimo, kokybės ir kitus gyvybės mokslų veiklos duomenis
- Įrodyta patirtis įgyvendinant koncepcijos patikros ir gamybines DI, mašininio mokymosi, generatyviojo DI bei didžiųjų kalbos modelių programas
- Duomenų rinkimo, valdymo ir struktūrizavimo iššūkių, darančių įtaką DI rezultatams, supratimas
- Puikūs komunikacijos ir suinteresuotųjų šalių valdymo gebėjimai
- Stiprūs tarpfunkcinio bendradarbiavimo ir projektų valdymo gebėjimai
Privalumai
- Galimybė gauti skatinamąjį atlygį
- Medicininio, odontologinio, regėjimo ir receptinių vaistų draudimo apsauga
- Darbdavio suteikiamas pagrindinis gyvybės draudimas
- Nelaimingo atsitikimo mirties ir susižalojimo draudimas
- Trumpalaikio ir ilgalaikio neįgalumo draudimas
- Studijų mokesčio kompensacija
- Pagalba grąžinant studentų paskolą
- Dosni darbdavio įmokų į 401(k) sąskaitą atitiktis
- Lankstus laisvadienių pasirinkimas
- Apmokamos šventinės dienos
- Apmokamų atostogų programos
- Kitos darbdavio teikiamos naudos