Amgen er et globalt bioteknologiselskap som utvikler og kommersialiserer legemidler fremstilt fra levende celler. Selskapets arbeid fokuserer på alvorlige sykdommer, inkludert tilstander med begrensede behandlingsalternativer, og støttes av vitenskapelig forskning og kliniske studier. Selskapet forbindes med fremskritt innen kreftbehandling og behandling av fedme, samtidig som det legger vekt på etisk forskning, pasientsikkerhet og miljømessig bærekraft.
Dataforsker innen generativ AI og forsyningskjeder – fjernarbeid hos Amgen
Led utviklingen av generativ AI, maskinlæring og analysefunksjoner for Amgens bioteknologiske forsyningskjede. Før løsningene fra utprøving til produksjon i hele virksomheten.
Beskrivelse
- Lede det tekniske dataforskningsarbeidet for tildelte AI-baserte analysefunksjoner.
- Samarbeide med produkteiere og interessenter i forsyningskjeden for å omsette forretningsbehov til prioriterte brukstilfeller, tekniske tilnærminger, suksessmål og leveranseplaner.
- Utvikle, evaluere og forbedre generative og agentbaserte AI-løsninger ved hjelp av store språkmodeller, retrieval-augmented generation, semantisk søk, prompt engineering og arbeidsflyter med flere agenter.
- Etablere evaluering og overvåking av AI-løsninger med vekt på nøyaktighet, relevans, robusthet, sikkerhet, tilbakemeldinger fra brukere og hensiktsmessig menneskelig kontroll.
- Bruke maskinlæring, statistisk modellering og tidsserieanalyse for behov i forsyningskjeden, blant annet etterspørsel, tilbud, lager, kapasitet, kostnader, risiko og driftsresultater.
- Samarbeide med dataingeniører om å lage pålitelige analysedatasett, gjenbrukbare funksjoner, datakvalitetskontroller, dataopprinnelse og dokumentasjon for AI- og analyseprodukter.
- Integrere dataforskningsfunksjoner i virksomhetens applikasjoner sammen med teknikk-, arkitektur-, plattform-, test- og leveringsteam, og støtte testing, utrulling, produksjonsytelse og problemløsning.
- Veilede og gjennomgå arbeidet til dataforskere, ingeniører og leveransepartnere, koordinere avhengigheter og fremme gjenbrukbare tilnærminger på tvers av relaterte produkter.
- Utarbeide teknisk dokumentasjon og driftsprosedyrer og bidra i tekniske gjennomganger.
- Forklare funn, avveininger, risiko, anbefalinger og forretningseffekt for tekniske og ikke-tekniske interessenter, og bidra til smidig leveranse og relevante prosesser for AI- og datastyring.
Krav
- Mastergrad og 1 til 3 års erfaring innen datavitenskap, IT eller et beslektet fagområde; eller bachelorgrad innen datavitenskap, økonomi, statistikk, datautvinning, anvendt matematikk, forretningsanalyse, ingeniørfag, informatikk eller et beslektet fagområde samt 2 års relevant erfaring; eller fagskolegrad innen ett av disse fagområdene samt 6 års relevant erfaring.
- Praktisk erfaring med Python og SQL til dataanalyse, feature engineering, maskinlæring, naturlig språkbehandling og utvikling av AI-løsninger.
- Erfaring med å utforme eller utvikle generativ AI og funksjoner basert på store språkmodeller, for eksempel AI-assistenter, retrieval-augmented generation, embeddings, semantisk søk, prompt engineering eller agentbaserte arbeidsflyter.
- Solid grunnlag innen maskinlæring, statistisk analyse, eksplorativ dataanalyse, tidsseriemetoder og modelevaluering.
- Erfaring med å ta dataforsknings- eller AI-løsninger fra utprøving til produksjon, inkludert testing, versjonskontroll, overvåking og MLOps- eller LLMOps-praksis.
- Evne til å arbeide med store, komplekse datasett og samarbeide om datamodellering, datakvalitet, dataopprinnelse og gjenbrukbare analysepipeliner.
- Evne til å omsette forretningsproblemer til tekniske tilnærminger, lede et teknisk arbeidsområde selvstendig og formidle resultater tydelig.
- Ønskelig: erfaring med analyse innen forsyningskjeder, produksjon eller bioteknologi, for eksempel planlegging av etterspørsel og tilbud, lager, kapasitet, kostnader, økonomisk planlegging eller operasjonelle nøkkeltall.
- Ønskelig: erfaring med skybaserte data- og AI-plattformer, databehandling i stor skala og integrering av AI-funksjoner i virksomhetens applikasjoner.
- Ønskelig: forståelse av ansvarlig AI, AI-styring, sikkerhet, etterlevelse, observerbarhet og løpende oppfølging av løsningers ytelse.
- Ønskelig: erfaring med å støtte analyse- eller rapporteringsprodukter og samarbeide med tverrfaglige team og leveransepartnere i et smidig eller SAFe-miljø.
- Ønskelig: sertifisering innen datavitenskap, kunstig intelligens eller maskinlæring.
- Valgfritt: sertifisering innen sky eller dataplattformer.
- Svært gode evner innen kritisk tenkning, analyse og problemløsning.
- Gode evner innen kommunikasjon, samarbeid og interessenthåndtering.
- Evne til å gi teknisk ledelse og påvirke uten formell myndighet.
- Evne til å knytte teknisk arbeid til forretningsresultater og forklare komplekse emner tydelig.
- Gode evner innen presentasjon, kunnskapsdeling og veiledning.
Fordeler
- Omfattende ansattgoder, inkludert pensjons- og spareordning med generøse bidrag fra selskapet.
- Gruppedekning for helse, tannbehandling og synspleie.
- Livs- og uføreforsikring.
- Kontoer for fleksible utgifter.
- Årlig bonusprogram etter selskapets skjønn.
- Langsiktige insentiver i form av aksjer.
- Prisbelønte ordninger for ferie og fri.
- Fleksible arbeidsmodeller der det er mulig.
- Muligheter for karriereutvikling.
- Økonomiske planer med muligheter for sparing til pensjon og andre mål.
- Støtte til balanse mellom arbeid og privatliv.