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.
Ledende maskinlæringsingeniør hos Amgen (fjernarbeid)
Led enterprise-arkitekturen for maskinlæring og produksjonsklare generative AI-systemer hos Amgen. Bygg sikre, skalerbare AI-funksjoner som støtter bioteknologisk og farmasøytisk virksomhet.
Beskrivelse
- Definer enterprise-arkitektur, standarder, API-er og sikkerhetsrammer for AI/ML på tvers av sky- og lokale miljøer
- Utvikle produksjonsklare løsninger for maskinlæring og generativ AI, inkludert lettvektsapplikasjoner som leverer innsikt på under ett sekund
- Opprett helhetlige ML-pipelines for inntak, feature engineering, trening, hyperparameteroptimalisering, evaluering, registrering og automatisert promotering
- Utvikle og vedlikehold fullstack AI-applikasjoner som kobler sammen modellytjenester, brukergrensesnitt, arbeidsflytmotorer og forretningslogikk
- Implementer observerbarhet, tjenestenivåmål, sikre utrullingsmetoder og dreiebøker for hendelseshåndtering
- Led offline-, online- og A/B-testing samt overvåking av modellavvik og automatisert omskolering av modeller
- Design LLM- og RAG-systemer med promptstyring, sikkerhetskontroller og optimalisert inferens
- Vedlikehold dokumentasjon for datakvalitet og dataopprinnelse, modellkort og datakort, samtidig som du bruker personvernbevarende metoder
- Utvikle gjenbrukbare ML- og generative AI-ressurser, inkludert feature stores, modellregistre og biblioteker for eksperimentsporing
- Frem ingeniørpraksiser som øker leveringshastigheten på tvers av utviklingsteam
- Gjennomfør eksplorativ analyse og identifiser features i komplekse datasett med mange dimensjoner
- Lag prototyper og benchmark algoritmer, vurder skalerbarhet og produksjonsklarhet, og del ansvaret for KPI-er for modellprestasjon
- Gjør krav fra forskning og utvikling, produksjon og kommersielle områder om til handlingsrettede veikart
- Vær mentor for ingeniørteam og forklar tekniske avveininger for interessenter
- Samarbeid med DevOps-, sikkerhets-, compliance- og produktteam for å levere AI-løsninger på enterprise-nivå
Krav
- Doktorgrad pluss 2 års erfaring med maskinlæringsutvikling, eller mastergrad pluss 6 år, bachelorgrad pluss 8 år, fagskoleutdanning pluss 10 år eller videregående skole/GED pluss 12 år
- Minst 2 års direkte erfaring med personalledelse eller ledelse av team, prosjekter, programmer eller ressursallokering
- 3–5 års erfaring med AI/ML og enterprise-programvare
- Avansert forståelse av maskinlæringsmetoder, inkludert regresjon, treensemblemetoder, klynging, dimensjonsreduksjon, tidsseriemodeller, CNN-er, RNN-er, transformere og LLM/RAG-teknikker
- Dokumenterte resultater med å evaluere og integrere AI SaaS/PaaS-produkter og utvikle tilpassede ML-tjenester i stor skala
- Ekspertise i vektordatabaser, RAG-pipelines, DSL-er for prompt engineering og agentrammeverk som LangChain, LangGraph og Semantic Kernel
- Gode ferdigheter i Python og Java
- Erfaring med å rulle ut containere med Docker og Kubernetes
- Erfaring med AWS, Azure eller Google Cloud Platform
- Erfaring med moderne DevOps- og MLOps-praksis, inkludert GitHub Actions og Bedrock/SageMaker Pipelines
- Evne til å utarbeide businesscaser som sammenligner totale eierkostnader med netto nåverdi
- Svært gode ferdigheter innen interessenthåndtering og evne til å presentere komplekse tekniske ideer som korte, resultatorienterte fortellinger
- Erfaring fra bioteknologi- eller legemiddelindustrien er en fordel
- Publisert tankelederskap eller konferansepresentasjoner om innføring av generativ AI i virksomheter er en fordel
- Mastergrad i informatikk og/eller datavitenskap er en fordel
- Kjennskap til smidige metoder og SAFe er en fordel
- Mastergrad pluss 10–12 eller flere års erfaring innen informatikk, IT eller et beslektet fagområde, eller bachelorgrad pluss 12–14 eller flere år innen et beslektet fagområde
- Svært gode analytiske evner og evner innen feilsøking
- Gode skriftlige og muntlige kommunikasjonsevner
- Evne til å samarbeide effektivt med globale, distribuerte team
- Sterkt initiativ og høy grad av selvstendighet
- Evne til å håndtere konkurrerende prioriteringer på en god måte
- Svært gode presentasjons- og talerferdigheter
Fordeler
- Omfattende personalgoder
- Pensjons- og spareordning med betydelige arbeidsgiverbidrag
- Kollektiv helse-, tann- og synsforsikring
- Livs- og uføreforsikring
- Fleksible utgiftskontoer
- Diskresjonært årlig bonusprogram
- Langsiktige aksjebaserte insentiver
- Prisbelønte ordninger for betalt fri
- Fleksible arbeidsordninger der det er mulig
- Muligheter for karriere- og kompetanseutvikling
- Programmer for balanse mellom arbeid og fritid
- Muligheter for økonomisk planlegging av pensjon og andre sparemål