Johnson & Johnson to globalna firma z branży ochrony zdrowia, działająca w obszarach farmacji, wyrobów medycznych i zdrowia konsumenckiego. Jej działalność badawcza i rozwój produktów obejmują leki oraz terapie z zakresu onkologii, immunologii, neurologii i chorób sercowo-płucnych, a także rozwiązania MedTech stosowane w opiece sercowo-naczyniowej, ortopedii, chirurgii i okulistyce. Firma zajmuje się również edukacją na temat zdrowia i dobrego samopoczucia, produkcją na dużą skalę, relacjami z inwestorami oraz globalnymi inicjatywami społecznymi, tworząc możliwości pracy w obszarach naukowych, klinicznych, inżynieryjnych, produkcyjnych, komercyjnych i korporacyjnych.
Johnson & Johnson — główny naukowiec ds. rozumowania AI na potrzeby odkrywania leków (praca hybrydowa)
Kieruj projektowaniem multimodalnego rozumowania AI i architektur agentowych dla procesu odkrywania leków w Johnson & Johnson. Rozwijaj kwantyfikację niepewności, walidację naukową i badania nad terapiami obliczeniowymi.
Opis
- Projektowanie platformy rozumowania AI na potrzeby decyzji dotyczących bezpieczeństwa translacyjnego w procesie odkrywania i rozwoju leków
- Tworzenie multimodalnych systemów AI, które łączą dane naukowe w użyteczne wnioski
- Budowanie architektur pamięci agentów zapewniających trwałą, kontekstową inteligencję od odkrywania do rozwoju leków
- Kierowanie badaniami nad kwantyfikacją niepewności i niezawodnym rozumowaniem naukowym opartym na AI
- Stosowanie najnowszych osiągnięć AI i uczenia maszynowego w obliczeniowym odkrywaniu leków
- Mentorowanie badaczy i kierowanie małymi zespołami badawczymi
- Ocenianie agentów AI w porównaniu z ekspertami oraz wiodącymi metodami referencyjnymi
- Dzielenie się wynikami badań za pośrednictwem czołowych publikacji naukowych
Wymagania
- Stopień doktora w dziedzinie AI/ML lub pokrewnej, takiej jak informatyka, uczenie maszynowe, nauka o danych, matematyka stosowana lub statystyka
- Co najmniej dwa lata potwierdzonego doświadczenia zawodowego
- Zaawansowana znajomość wnioskowania bayesowskiego, kwantyfikacji niepewności, teorii informacji, wnioskowania przyczynowego, grafowych sieci neuronowych i pokrewnych metod
- Praktyczna biegłość w korzystaniu z LangGraph, DSPy, mem0, PyTorch i TensorFlow
- Wyjątkowa umiejętność programowania w Pythonie
- Umiejętność projektowania skalowalnych systemów łączących innowacje badawcze z wdrożeniem produkcyjnym
- Zdolność do kierowania małymi zespołami badaczy
- Mile widziana: znajomość procesów odkrywania leków i typów danych biologicznych
- Mile widziana: bardzo dobra znajomość statystyki i technik walidacji wydajności modeli
- Mile widziana: znajomość AWS i/lub Azure
Benefity
- Skonsolidowany program emerytalny ze świadczeniem emerytalnym
- Plan oszczędnościowy 401(k)
- 120 godzin urlopu w roku kalendarzowym
- 40 godzin płatnego zwolnienia chorobowego w roku kalendarzowym; dla mieszkańców Kolorado 48 godzin, a dla mieszkańców stanu Waszyngton 56 godzin
- 13 płatnych dni świątecznych w roku kalendarzowym, w tym dni świąteczne do elastycznego wykorzystania
- Do 40 godzin czasu na sprawy zawodowe, osobiste i rodzinne w roku kalendarzowym
- 480 godzin urlopu rodzicielskiego w ciągu roku od narodzin, adopcji lub umieszczenia dziecka w pieczy zastępczej
- Urlop okolicznościowy w wymiarze 240 godzin w przypadku śmierci członka najbliższej rodziny i 40 godzin w przypadku śmierci członka dalszej rodziny w roku kalendarzowym
- 80 godzin urlopu opiekuńczego w ruchomym okresie 52 tygodni
- 32 godziny urlopu wolontariackiego w roku kalendarzowym
- 80 godzin płatnego czasu wolnego dla małżonków wojskowych w roku kalendarzowym
- Dostosowania procesu rozmów kwalifikacyjnych sprzyjające włączeniu społecznemu oraz polityka równych szans zatrudnienia.
- pola