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.
Vecākais mākslīgā intelekta drošības zinātnieks – Johnson & Johnson, hibrīddarbs Madridē
Vadiet mākslīgā intelekta drošības pētniecību Johnson & Johnson farmācijas pētniecības un izstrādes platformā, koncentrējoties uz pierādāmām kontrolēm, pretinieku testēšanu un drošībā balstītām arhitektūrām. Hibrīddarbs Madridē vai Barselonā.
Apraksts
- Izveidojiet deterministiskas, izskaidrojamas kontroles aģentu darbplūsmās.
- Izveidojiet mašīnlasāmas politikas aģentu darbībai, rīku izmantošanai, piekļuvei datiem un informācijas plūsmai.
- Ieviesiet auditējamu augstas ietekmes aģentu darbību izpildes kontroli, tostarp cilvēka apstiprināšanas maršrutus.
- Nodrošiniet pieejamas politiku saskarnes, lai atbildīgie varētu izveidot, testēt un uzturēt kontroles.
- Izstrādājiet nepārtrauktas red team pieejas, apvienojot MI apdraudējumu modeļus ar farmācijas pētniecības un izstrādes kļūmju scenārijiem.
- Integrējiet pretinieku testēšanu GenAI platformā, aptverot modeļus, aģentus, rīkus un pilnīgas darbplūsmas.
- Nosakiet drošības īpašību novērtēšanas metodes, lēmumu pieņemšanas noteikumus un pierādījumu sliekšņus.
- Pētiet un prototipējiet drošībā balstītas arhitektūras, kas izveidotas uz slāņveida tehniskajām kontrolēm.
- Novērtējiet pirmstreniņa datu intervences un pēctreniņa metodes, piemēram, uzraudzītu precizēšanu, preferenču optimizāciju un drošības pielāgošanu.
- Pārvērtiet zinātniskās, kvalitātes, privātuma un regulatīvās prasības pārbaudāmās sistēmu specifikācijās.
- Izveidojiet atbildības pasākumus un pierādījumu prasības apgalvojumiem par MI drošību.
- Uzturiet izsekojamus un rekonstruējamus kontroles lēmumus audita pierādījumiem.
- Sadarbojieties ar pētniecības un izstrādes zinātniekiem, platformu inženierijas, drošības, privātuma, juridiskajām un kvalitātes komandām.
- Vadiet nelielas starpdisciplināras komandas zinātnisko darbu un pārstāviet to publikācijās un ieguldījumos standartu izstrādē.
- Izstrādājiet prototipus, nosakiet tehnisko virzienu un kopā ar inženierijas partneriem pārnesiet rezultātus uz platformu.
Prasības
- Nepieciešams doktora grāds datorzinātnē, mākslīgajā intelektā un mašīnmācībā, lietišķajā matemātikā vai cieši saistītā tehniskā disciplīnā.
- Vismaz viena gada pēcdoktorantūras pētniecības vai nozares pieredze, izstrādājot un ieviešot MI vai mašīnmācīšanās, autonomo aģentu vai drošībai kritiskas sistēmas.
- Padziļinātas praktiskās zināšanas par aģentisko MI, tostarp pamatmodeļiem, ar meklēšanu papildinātu ģenerēšanu, rīku orķestrēšanu, atmiņu, plānošanu, vairāku aģentu ietvariem un saistītajiem kļūmju veidiem.
- Pētniecības vai lietišķā pieredze MI drošības un saskaņošanas jomā, tostarp uzraudzītā precizēšanā, preferenču optimizācijā, drošības pielāgošanā, pretinieku novērtēšanā, interpretējamībā vai mērogojamā uzraudzībā.
- Ekspertīze vismaz vienā jomā: politika kā kods un autorizācija; pretinieku mašīnmācīšanās un MI red team testēšana; informācijas plūsmas vai piekļuves datiem kontrole; izcelsme un izsekojamība; vai formālā specifikācija un verifikācija.
- Spēcīgas MI inženierijas prasmes, tostarp novērtēšanas un kontroles metožu prototipēšana, reproducējamu eksperimentu veikšana un ražošanai gatava koda izstrāde.
- Teicamas rakstiskās un mutiskās saziņas prasmes.
- Zinātniska rūpība, aprakstot modeļu un aģentu uzvedību, nenoteiktību, ierobežojumus, kļūmju apstākļus un pamatojošos pierādījumus.
- Publicēts vai citādi atzīts darbs attiecīgajos vadošajos žurnālos vai konferencēs tiks uzskatīts par priekšrocību.
- Pieredze pamatmodeļu pielāgošanā zinātnes jomām un to drošības īpašību novērtēšanā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Praktiska pieredze ar politiku dzinējiem, autorizācijas valodām vai formālām politiku specifikācijām tiks uzskatīta par priekšrocību.
- MITRE ATLAS, OWASP vadlīniju lielajiem valodu modeļiem, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 vai ES MI akta pārzināšana tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze datu klasificēšanā, deidentificēšanā un privātumu saglabājošā mašīnmācībā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze MI ieviešanā dzīvības zinātnēs vai citā regulētā, augstas atbildības vidē tiks uzskatīta par priekšrocību.
- GxP, datu integritātes un MI iespējotu datorizētu sistēmu validācijas pārzināšana tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze trešo pušu MI drošības, novērtēšanas vai kontroles tehnoloģiju izvērtēšanā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Pieredze atkārtoti izmantojamu MI drošības iespēju izveidē, ko pārņem vairākas komandas, tiks uzskatīta par priekšrocību.
Priekšrocības
- Gada prēmija, kuras mērķa apmēru nosaka atalgojuma pakāpe un atrašanās vieta, pamatojoties uz individuālajiem un uzņēmuma darbības rezultātiem.
- Apmaksātas atvaļinājuma dienas.
- Vismaz 12 nedēļas ilgs bērna kopšanas atvaļinājums.
- Atvaļinājums sēru gadījumā.
- Aprūpētāja atvaļinājums.
- Brīvprātīgā darba atvaļinājums.
- Labsajūtas izdevumu atlīdzināšana.
- Finansiālās, fiziskās un garīgās veselības programmas.
- Darba stāža un atzinības balvas.
- Apdrošināšanas segums darbiniekiem un dažās atrašanās vietās atbilstīgajiem apgādājamajiem.