Johnson & Johnson ir globāls veselības aprūpes uzņēmums, kas darbojas inovatīvu zāļu un medicīnas tehnoloģiju jomā. Tā komandas izstrādā risinājumus onkoloģijā, imunoloģijā, neirozinātnē, specializētajā oftalmoloģijā, invazīvajā aprūpē un ortopēdijā, apvienojot zinātni un tehnoloģijas, lai risinātu sarežģītas veselības aprūpes vajadzības. Uzņēmums pievēršas arī veselības vienlīdzībai, vides ilgtspējai, daudzveidībai un iekļaušanai, apkalpojot veselības aprūpes sniedzējus, pacientus un kopienas visā pasaulē.
Vadošais zinātnieks, mākslīgā intelekta spriešana zāļu atklāšanai
Vadiet multimodālu mākslīgā intelekta spriešanas platformu izstrādi uzņēmuma Johnson & Johnson zāļu atklāšanas procesam. Attīstiet aģentiskas sistēmas, nenoteiktības kvantificēšanu un stingru zinātnisko validāciju.
Apraksts
- Izstrādājiet mākslīgā intelekta spriešanas platformu translācijas drošuma lēmumu atbalstam visā zāļu atklāšanas un izstrādes procesā
- Izstrādājiet multimodālas mākslīgā intelekta sistēmas, kas apvieno zinātniskos datus, lai radītu praktiski izmantojamas atziņas
- Izveidojiet aģentu atmiņas arhitektūras, kas saglabā zināšanas un nodrošina kontekstu apzinošu lēmumu pieņemšanu atklāšanas un izstrādes posmos
- Vadiet pētījumus par nenoteiktības kvantificēšanu un uzticamu mākslīgā intelekta balstītu zinātnisko spriešanu
- Pielietojiet mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās sasniegumus skaitļošanas zāļu atklāšanas lietojuma gadījumos
- Vadiet un mentorējiet pētniecības komandas
- Novērtējiet mākslīgā intelekta aģentus salīdzinājumā ar cilvēkiem ekspertiem un vadošajām metodēm
- Dalieties ar pētījumu rezultātiem, publicējot tos vadošajos izdevumos
Prasības
- Doktora grāds mākslīgajā intelektā, mašīnmācīšanās jomā vai saistītā disciplīnā, kā arī vismaz divu gadu pierādīta pieredze
- Padziļinātas zināšanas par Beijesa secināšanu, nenoteiktības kvantificēšanu, informācijas teoriju, cēloņsakarību secināšanu, grafu neironu tīkliem un saistītām metodēm
- Pieredze darbā ar aģentiskām struktūrām, piemēram, LangGraph, DSPy un mem0
- Prasme izmantot dziļās mācīšanās struktūras, tostarp PyTorch un TensorFlow
- Izcila Python programmēšanas prasme
- Pieredze mērogojamu sistēmu izstrādē, kas savieno pētniecības inovācijas ar ieviešanu ražošanā
- Spēja vadīt nelielas pētniecības komandas
- Vēlama: zāļu atklāšanas procesu un bioloģisko datu tipu pārzināšana
- Vēlama: statistiskās un modeļu veiktspējas validācijas metožu pārzināšana
- Vēlama: pieredze darbā ar AWS un/vai Azure
Priekšrocības
- Konsolidēta pensiju programma ar pensiju
- 401(k) uzkrājumu plāns
- 120 atvaļinājuma stundas kalendārajā gadā
- 40 slimības stundas kalendārajā gadā vai 48 stundas Kolorādo darbiniekiem un 56 stundas Vašingtonas darbiniekiem
- 13 apmaksātas brīvdienas kalendārajā gadā, tostarp izvēles brīvdienas
- Līdz 40 darba, personīgā un ģimenes laika stundām kalendārajā gadā
- 480 bērna kopšanas atvaļinājuma stundas viena gada laikā pēc bērna piedzimšanas, adopcijas vai ievietošanas audžuģimenē
- 240 sēru atvaļinājuma stundas kalendārajā gadā tuvākā ģimenes locekļa nāves gadījumā vai 40 stundas paplašinātās ģimenes locekļa nāves gadījumā
- 80 aprūpētāja atvaļinājuma stundas slīdošā 52 nedēļu periodā
- 32 brīvprātīgā darba atvaļinājuma stundas kalendārajā gadā
- 80 militārā laulātā brīvdienu stundas kalendārajā gadā
- Informācija par darbinieku pabalstiem ir pieejama vietnē careers.jnj.com/employee-benefits