Amgen to globalna firma biotechnologiczna, która opracowuje i wprowadza na rynek leki wytwarzane z wykorzystaniem żywych komórek. Jej działalność koncentruje się na poważnych chorobach, w tym schorzeniach, w przypadku których możliwości leczenia są ograniczone, i opiera się na badaniach naukowych oraz próbach klinicznych. Firma jest kojarzona z postępem w leczeniu nowotworów i kontroli otyłości, a jednocześnie podkreśla znaczenie etycznych badań, bezpieczeństwa pacjentów i zrównoważonego rozwoju środowiska.
Główny inżynier uczenia maszynowego w Amgen (praca zdalna)
Kieruj architekturą korporacyjnego uczenia maszynowego i produkcyjnymi systemami generatywnej AI w Amgen. Twórz bezpieczne, skalowalne rozwiązania AI wspierające działalność biotechnologiczną i farmaceutyczną.
Stany Zjednoczone187 395 $ – 253 534 $ / rok
ZdalniePełny etatLeadWymagany Język: angielskiInżynier uczenia maszynowegoOpis
- Definiowanie architektury korporacyjnej AI/ML, standardów, interfejsów API i zabezpieczeń w środowiskach chmurowych oraz lokalnych
- Tworzenie produkcyjnych rozwiązań uczenia maszynowego i generatywnej AI, w tym lekkich aplikacji zapewniających wnioski w czasie krótszym niż sekunda
- Tworzenie kompleksowych potoków ML do pozyskiwania danych, inżynierii cech, trenowania, optymalizacji hiperparametrów, oceny, rejestracji i automatycznego wdrażania modeli
- Tworzenie i utrzymywanie pełnostosowych aplikacji AI łączących usługi modeli z interfejsami użytkownika, silnikami przepływów pracy i logiką biznesową
- Wdrażanie obserwowalności, celów poziomu usług, bezpiecznych praktyk wdrażania oraz procedur reagowania na incydenty
- Prowadzenie testów offline, online i A/B, a także monitorowanie dryfu oraz automatyczne ponowne trenowanie modeli
- Projektowanie systemów LLM i RAG z zarządzaniem promptami, mechanizmami bezpieczeństwa i zoptymalizowanym wnioskowaniem
- Utrzymywanie dokumentacji jakości i pochodzenia danych, kart modeli oraz kart danych przy stosowaniu metod ochrony prywatności
- Tworzenie wielokrotnego użytku zasobów ML i generatywnej AI, w tym magazynów cech, rejestrów modeli i bibliotek śledzenia eksperymentów
- Promowanie praktyk inżynieryjnych zwiększających szybkość dostarczania rozwiązań w zespołach deweloperskich
- Prowadzenie analiz eksploracyjnych i identyfikowanie cech w złożonych, wielowymiarowych zbiorach danych
- Tworzenie prototypów i testowanie porównawcze algorytmów, ocena skalowalności i gotowości produkcyjnej oraz współodpowiedzialność za KPI wydajności modeli
- Przekładanie wymagań działów R&D, produkcji i komercyjnego na praktyczne plany działania
- Mentorowanie zespołów inżynieryjnych i wyjaśnianie interesariuszom kompromisów technicznych
- Współpraca z zespołami DevOps, bezpieczeństwa, zgodności i produktu w celu dostarczania korporacyjnych rozwiązań AI
Wymagania
- Doktorat i 2 lata doświadczenia w inżynierii uczenia maszynowego albo tytuł magistra i 6 lat doświadczenia, tytuł licencjata i 8 lat doświadczenia, stopień associate i 10 lat doświadczenia lub wykształcenie średnie/GED i 12 lat doświadczenia
- Co najmniej 2 lata bezpośredniego zarządzania ludźmi lub doświadczenia przywódczego w nadzorowaniu zespołów, projektów, programów albo alokacji zasobów
- 3–5 lat doświadczenia w AI/ML i oprogramowaniu korporacyjnym
- Zaawansowane rozumienie metod uczenia maszynowego, w tym regresji, zespołów drzew, klasteryzacji, redukcji wymiarowości, modeli szeregów czasowych, CNN, RNN, transformerów oraz technik LLM/RAG
- Udokumentowane sukcesy w ocenie i integracji produktów AI SaaS/PaaS oraz tworzeniu niestandardowych usług ML na dużą skalę
- Ekspercka znajomość baz danych wektorowych, potoków RAG, DSL do inżynierii promptów oraz frameworków agentowych, takich jak LangChain, LangGraph i Semantic Kernel
- Biegłość w Pythonie i Javie
- Doświadczenie we wdrażaniu kontenerów za pomocą Dockera i Kubernetes
- Doświadczenie w pracy z AWS, Azure lub Google Cloud Platform
- Doświadczenie w nowoczesnych praktykach DevOps i MLOps, w tym GitHub Actions oraz Bedrock/SageMaker Pipelines
- Umiejętność tworzenia uzasadnień biznesowych porównujących całkowity koszt posiadania z wartością bieżącą netto
- Wyjątkowe umiejętności zarządzania interesariuszami oraz zdolność przedstawiania złożonych idei technicznych w zwięzłej, ukierunkowanej na rezultaty narracji
- Doświadczenie w branży biotechnologicznej lub farmaceutycznej będzie dodatkowym atutem
- Preferowane publikacje lub wystąpienia konferencyjne dotyczące wdrażania korporacyjnej generatywnej AI
- Preferowany tytuł magistra informatyki i/lub nauki o danych
- Preferowana znajomość metod Agile i SAFe
- Tytuł magistra oraz co najmniej 10–12 lat doświadczenia w informatyce, IT lub pokrewnej dziedzinie albo tytuł licencjata oraz co najmniej 12–14 lat doświadczenia w pokrewnej dziedzinie
- Doskonałe umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów
- Bardzo dobre umiejętności komunikacji pisemnej i ustnej
- Umiejętność skutecznej współpracy z globalnymi, rozproszonymi zespołami
- Duża inicjatywa i samodzielność
- Umiejętność skutecznego zarządzania konkurującymi priorytetami
- Bardzo dobre umiejętności prezentacji i wystąpień publicznych
Benefity
- Kompleksowy pakiet świadczeń pracowniczych
- Plan emerytalny i oszczędnościowy ze znaczącymi składkami firmy
- Grupowe ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne i okulistyczne
- Ubezpieczenie na życie i od niepełnosprawności
- Rachunki elastycznych wydatków
- Uznaniowy roczny program premiowy
- Długoterminowe zachęty oparte na akcjach
- Nagradzane programy płatnego urlopu
- Elastyczne formy pracy tam, gdzie są dostępne
- Możliwości rozwoju kariery i zawodowego
- Programy wspierające równowagę między życiem zawodowym a prywatnym
- Opcje planowania finansowego na emeryturę i inne cele oszczędnościowe