Amgen ir globāls biotehnoloģiju uzņēmums, kas izstrādā un komercializē no dzīvām šūnām ražotas zāles. Tā darbība ir vērsta uz smagām slimībām, tostarp slimībām ar ierobežotām ārstēšanas iespējām, un to atbalsta zinātniskie pētījumi un klīniskie izmēģinājumi. Uzņēmums ir saistīts ar sasniegumiem vēža ārstēšanā un aptaukošanās kontrolē, vienlaikus uzsverot ētisku pētniecību, pacientu drošību un vides ilgtspēju.
Vecākais mākslīgā intelekta digitālo produktu stratēģijas un inovāciju vadītājs
Vadiet Amgen uzņēmuma mēroga mākslīgā intelekta produktu stratēģiju, identificējot, validējot un prioritizējot digitālās iespējas. Sniedziet konsultācijas par investīcijām, mērogošanu un atbildīga mākslīgā intelekta lēmumiem visā portfelī.
Apraksts
- Identificēt, strukturēt, prioritizēt un validēt ar mākslīgo intelektu saistītas uzņēmējdarbības iespējas uzņēmumā Amgen
- Novērtēt mākslīgā intelekta iniciatīvu datu pamatus, sistēmu integrācijas, arhitektūras modeļus, modeļu iespējas, drošības kontroles un operacionālo atbalstu
- Sadarboties ar datu zinātniekiem, mašīnmācīšanās un datu inženieriem, programmatūras inženieriem, risinājumu arhitektiem, platformu komandām un kiberdrošības speciālistiem
- Plānot un īstenot izpētes sprintus, prototipus, pilotprojektus, lietotāju izpēti un eksperimentus
- Novērtēt lielo valodas modeļu, mākslīgā intelekta aģentu, mašīnmācīšanās, dabiskās valodas apstrādes, automatizācijas, zināšanu izgūšanas, analītikas un viedo darbplūsmu vērtību
- Definēt produktu prasības, kas aptver lietotāja pieredzi, datu pieejamību, modeļa veiktspēju, izskaidrojamību, uzticamību, latentumu, integrācijas, pārvaldību un mērīšanu
- Pārvērst validācijas rezultātus produktu ieteikumos, iespēju kopsavilkumos, tehniskās īstenojamības pārskatos, biznesa pamatojumos un vadībai paredzētos stāstījumos
- Konsultēt augstākā līmeņa vadītājus par investīciju, prioritāšu, mērogošanas un pārtraukšanas lēmumiem
- Pārraudzīt mākslīgā intelekta iespēju portfeli no izpētes un prototipēšanas līdz pilotprojektiem un gatavībai mērogot
- Integrēt atbildīgu mākslīgo intelektu, privātumu, modeļu risku, kiberdrošību, atbilstību, regulatīvās prasības, cilvēka uzraudzību, pārmaiņu vadību un mērogojamību
- Veicināt vadības un starpfunkcionālus lēmumu forumus un ieviest struktūru neskaidros, augstas ietekmes izaicinājumos
- Pārvērst uzņēmējdarbības prioritātes, jaunās mākslīgā intelekta iespējas, tehnoloģiju stratēģiju un portfeļa atziņas stratēģiskās produktu iespējās
- Nodrošināt produktu virzienu, koučingu un stratēģisku partnerību produktu vadītājiem un starpfunkcionālām komandām
- Būt mākslīgā intelekta produktu pārvaldības viedokļu līderim un savienot jaunās mākslīgā intelekta iespējas ar uzņēmuma produktu stratēģiju
Prasības
- Doktora grāds un 2 gadu pieredze informācijas sistēmās, tehnoloģijās, produktu vadībā, digitālajā jomā, mākslīgajā intelektā, datos, uzņēmējdarbības pārveidē vai saistītā jomā; vai maģistra grāds un 6 gadu pieredze; bakalaura grāds un 8 gadu pieredze; asociētā grāda līmeņa izglītība un 10 gadu pieredze; vai vidējās izglītības diploms/GED un 12 gadu pieredze
- Vismaz 2 gadu tiešas cilvēku vadības vai līderības pieredze, pārraugot komandas, projektus, programmas vai resursu sadali
- Vairāk nekā 4 gadu pieredze produktu vadībā, produktu stratēģijā, inovācijās, konsultācijās, digitālajā pārveidē vai saistītā jomā
- Vismaz 2 gadu pieredze darbā ar mākslīgo intelektu, mašīnmācīšanos, datu produktiem, automatizāciju, lielajiem valodas modeļiem, aģentiem, dabiskās valodas apstrādi, analītiku vai uzņēmuma mākslīgā intelekta risinājumiem
- Spēja patstāvīgi strādāt ļoti neskaidrā vidē un definēt sarežģītas problēmas
- Pieredze mākslīgā intelekta vai datu produktu virzīšanā no izpētes un validācijas līdz investīciju lēmumiem un mērogošanai
- Zināšanas par ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lielajiem valodas modeļiem, izguvē balstītu ģenerēšanu, mākslīgā intelekta aģentiem, uzvedņu inženieriju, modeļu orķestrēšanu, dabiskās valodas apstrādi, prognozējošo analītiku vai viedo automatizāciju
- Izpratne par datu arhitektūru, tostarp datu cauruļvadiem, datu ezeriem, noliktavām, API, metadatiem, pamatdatiem, pārvaldību un kvalitāti
- Pieredze uzņēmuma mākslīgā intelekta platformu un iespēju produktu stratēģijas un investīciju lēmumu izstrādē
- Spēja vadīt produktu lēmumus uzņēmējdarbības, inženierijas, arhitektūras, datu, drošības un pārvaldības funkcijās
- Pieredze izpētes un eksperimentēšanas prakšu izveidē un vadīšanā vairākās sarežģītās iniciatīvās
- Spēja novērtēt mākslīgā intelekta iespējas pēc vēlamības, īstenojamības, dzīvotspējas, vērtības, riska, mērogojamības un datu gatavības
- Pieredze biznesa pamatojumu, iespēju novērtējumu, tehniskās īstenojamības kopsavilkumu, vadībai paredzētu stāstījumu vai investīciju ieteikumu sagatavošanā
- Pārzina biotehnoloģiju, farmācijas, pētniecības un izstrādes, ražošanas, medicīnas vai uzņēmuma darbplūsmas
- Spēja ietekmēt augstākā līmeņa vadītājus un panākt lēmumus, izmantojot skaidrus stāstījumus, ieteikumus un pierādījumus
- Praktiska pieredze lietotāju atsauksmju, lietošanas datu, darbplūsmu rādītāju, modeļu rezultātu, eksperimentu rezultātu vai mākslīgā intelekta produktu veiktspējas analizēšanā
- Gatavība darboties strauji mainīgā, starpfunkcionālā vidē, kurā prioritātes bieži mainās
Priekšrocības
- Visaptveroši darbinieku labumi, tostarp pensiju un uzkrājumu plāns ar ievērojamām uzņēmuma iemaksām
- Grupas veselības, zobārstniecības un redzes apdrošināšana
- Dzīvības un invaliditātes apdrošināšana
- Elastīgi izdevumu konti
- Diskrecionāra ikgadēja prēmiju programma
- Ilgtermiņa stimulēšanas iespējas, kas balstītas uz akcijām
- Godalgotas apmaksāta atvaļinājuma programmas
- Elastīga darba organizācija, ja tā ir pieejama
- Karjeras attīstības iespējas
- Finanšu plānošanas iespējas pensijai un citiem uzkrājumu mērķiem
- Atbalsts darba un privātās dzīves līdzsvaram