Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) apvieno farmācijas uzņēmumus, kas koncentrējas uz veselības aprūpes attīstību, komercializējot produktus un veicot klīnisko izstrādi. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. Ziemeļamerikā komercializē Otsuka izstrādātās un licencētās zāles, savukārt Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. vada inovatīvu veselības aprūpes produktu klīnisko izstrādi un reģistrāciju visā pasaulē, īpaši specializējoties neirozinātnēs. Kopā šīs organizācijas darbojas farmācijas, veselības aprūpes un biotehnoloģiju jomā, koncentrējoties uz risinājumu izstrādi, kas veicina labāku veselību.
Direktora vietnieks, mākslīgais intelekts un datu zinātne – Otsuka, Ņūdžersija, attālināts darbs
Vadiet mākslīgā intelekta, mašīnmācīšanās un aģentisko risinājumu izstrādi Otsuka farmācijas pētniecības un izstrādes darbībām. Veidojiet uzņēmuma MI produktu stratēģiju, ieviešanu un starpfunkcionālas pārmaiņas.
Apraksts
- Izveidojiet MI produktu vīzijas un ceļvežus, kas atspoguļo uzņēmējdarbības prioritātes, tehnoloģiju attīstību un tirgus apstākļus
- Veiciniet datu zinātnes un MI portfeļa mērķu sasniegšanu, vienlaikus atbalstot P&I darbību datu un analītikas stratēģijas
- Izstrādājiet, apmāciet, precizējiet, validējiet un novērtējiet MI un mašīnmācīšanās modeļus uzņēmējdarbības vajadzībām
- Nodrošiniet uzņēmuma mēroga MI sistēmas, izmantojot uzvedņu inženieriju, iegultnes, precizēšanu, lielos valodas modeļus un ģeneratīvo MI
- Īstenojiet koncepcijas pārbaudes iniciatīvas un izveidojiet MI lietotnes, kas stiprina analītiku un paātrina zāļu izstrādi
- Izsekojiet produktu veiktspējai, analizējot datus un galvenos darbības rādītājus, un izmantojiet secinājumus lēmumu pieņemšanā
- Izstrādājiet MI risinājumus, izmantojot farmācijas P&I, zāļu izstrādes, klīnisko pētījumu un ārējos veselības aprūpes datus
- Izveidojiet lietotājiem orientētus MI produktus, kas iegūst uzticību, veicina ieviešanu un nodrošina organizācijas pārveidi
- Konsultējiet par MI ekosistēmām, platformām, ietvariem, arhitektūrām un jaunām tehniskajām iespējām
- Atbalstiet izstrādātājus, tehnisko personālu un piegādātājus ar norādēm par MI koncepcijām un ieviešanu
- Projektējiet, veidojiet un ieviesiet aģentiskas MI sistēmas, kas ietver uztveri, plānošanu, spriešanu, orķestrēšanu, izpildi un refleksiju
- Pārvaldiet MI risinājumu dzīves ciklus un atjauninājumus, izmantojot MLOps un LLMOps praksi un rīkus
- Vadiet MI ieviešanas, veicināšanas, pārmaiņu vadības un atbildīgas izmantošanas iniciatīvas
- Novērtējiet MI un mašīnmācīšanās lietojuma gadījumus atbilstoši piemērojamām vadlīnijām, ietvariem, platformu komponentiem un atbildīga MI standartiem
- Izveidojiet atkārtoti izmantojamus datu un MI komponentus un veiciniet mērogojamu atkārtotu izmantošanu starp funkcijām
- Vadiet starpfunkcionālas grupas, kurās darbojas tehniskās, daļēji tehniskās un uzņēmējdarbības ieinteresētās personas
- Ziņojiet ieinteresētajām personām par MI progresu, rezultātiem, ietekmi, ierobežojumiem un riskiem
- Sadarbojieties ar iekšējām funkcijām un ārējiem partneriem, lai izstrādātu, veidotu un kopīgi attīstītu MI un mašīnmācīšanās iespējas
- Koordinējiet darbu ar juridikas, privātuma un ētikas komandām saistībā ar aizspriedumiem, taisnīgumu, pārredzamību un datu privātumu
- Efektīvi strādājiet iteratīvos eksperimentos, vienlaikus orientējoties uz nenoteiktību MI produktu izstrādē
Prasības
- Maģistra grāds datu zinātnē, datorinženierijā, datorzinātnē, fizikā, statistikā, informācijas sistēmās vai saistītā jomā ar uzsvaru uz progresīvu datu zinātni, MI un mašīnmācīšanos
- Ekspertīze reālās pasaules datu aktīvu izmantošanā zinātnisku pierādījumu radīšanai un darbības rezultativitātes un efektivitātes uzlabošanai
- Padziļinātas zināšanas par datu inženieriju, datu attēlošanu, ģeneratīvo MI, mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanās metodēm
- Pieredze arhitektūru izstrādē un MI un mašīnmācīšanās lietojuma gadījumu īstenošanā
- Pieredze tādu MI produktu izstrādē, kas apvieno MI, datu zinātni un mašīnmācīšanos
- Pamatīga izpratne par MI un mašīnmācīšanās lietojumu farmācijas nozarē
- Pieredze ar Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker vai salīdzināmām datu zinātnes platformām
- Zināšanas par mašīnmācīšanās un MI tehnoloģiju integrēšanu datu inženierijas procesos
- Lieliska programmatūras izstrādes dzīves cikla un datu zinātnes izstrādes dzīves cikla, tostarp CRISP, pārvaldība
- Izpratne par testēšanas un validācijas praksi GxP un ne-GxP vidē
- Pieredze ar MI un mašīnmācīšanos balstītas programmatūras vai produktu izstrādi
- Pārzināmi testēšanas, validācijas un GxP validācijas principi
- Pieredze liela mēroga datu un MI risinājumu izstrādē, izveidē un uzturēšanā zinātniskā, regulētā vai intensīvi pētnieciskā vidē
- Farmācijas, biotehnoloģiju vai dzīvības zinātņu pieredze, īpaši zāļu izstrādē, klīniskajos pētījumos vai P&I, ir ļoti vēlama
- Pierādīti panākumi ģeneratīvā MI un lielo valodas modeļu lietotņu ieviešanā ražošanā
- Pieredze ar atlīdzību prasību, klīnisko pētījumu, regulatīvajiem, kvalitātes un citiem dzīvības zinātņu darbības datiem
- Pierādīta pieredze koncepcijas pārbaudes un ražošanas līmeņa MI, mašīnmācīšanās, ģeneratīvā MI un lielo valodas modeļu lietotņu piegādē
- Izpratne par datu vākšanas, pārvaldības un strukturēšanas problēmām, kas ietekmē MI rezultātus
- Lieliskas komunikācijas un ieinteresēto personu vadības prasmes
- Spēcīgas starpfunkcionālas sadarbības un projektu vadības spējas
Priekšrocības
- Iespēja saņemt motivējošu atlīdzību
- Medicīniskā, zobārstniecības, redzes un recepšu medikamentu apdrošināšana
- Darba devēja nodrošināta pamata dzīvības apdrošināšana
- Apdrošināšana pret nejaušu nāvi un invaliditāti
- Īstermiņa un ilgtermiņa invaliditātes apdrošināšana
- Studiju maksas kompensācija
- Palīdzība studentu aizdevuma atmaksā
- Dāsna darba devēja 401(k) iemaksu saskaņošana
- Elastīgs brīvais laiks
- Apmaksātas svētku dienas
- Apmaksātu atvaļinājumu programmas
- Citi darba devēja nodrošināti labumi