Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) zrzesza przedsiębiorstwa farmaceutyczne, które wspierają rozwój opieki zdrowotnej poprzez wprowadzanie produktów na rynek i prowadzenie badań klinicznych. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. zajmuje się komercjalizacją leków opracowanych przez Otsuka oraz leków licencjonowanych przez tę firmę w Ameryce Północnej, natomiast Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. kieruje rozwojem klinicznym i globalną rejestracją innowacyjnych produktów medycznych, ze szczególnym uwzględnieniem neuronauki. Wspólnie organizacje te działają w obszarach farmacji, opieki zdrowotnej i biotechnologii, koncentrując się na opracowywaniu rozwiązań wspierających lepsze zdrowie.
Zastępca dyrektora ds. AI i data science — praca zdalna w Otsuka, New Jersey
Kieruj rozwojem rozwiązań AI, uczenia maszynowego i systemów agentowych dla farmaceutycznych operacji badawczo-rozwojowych Otsuka. Kształtuj strategię, wdrażanie i międzyfunkcyjną transformację korporacyjnych produktów AI.
Stany Zjednoczone
New Jersey169 222 $ – 253 000 $ / rok
ZdalniePełny etatSeniorWymagany Język: angielskiData scientistOpis
- Tworzyć wizje produktów AI i mapy drogowe odzwierciedlające priorytety biznesowe, rozwój technologii i warunki rynkowe
- Realizować cele portfela Data Science i AI, wspierając strategie danych i analityki dla operacji badawczo-rozwojowych
- Budować, trenować, dostrajać, walidować i oceniać modele AI oraz uczenia maszynowego na potrzeby biznesowe
- Dostarczać korporacyjne systemy AI z wykorzystaniem inżynierii promptów, embeddingów, dostrajania, dużych modeli językowych i generatywnej AI
- Prowadzić inicjatywy proof of concept i tworzyć aplikacje AI wzmacniające analitykę oraz przyspieszające opracowywanie leków
- Monitorować wydajność produktów za pomocą analizy danych i KPI oraz wykorzystywać wnioski do podejmowania decyzji
- Tworzyć rozwiązania AI na podstawie danych z farmaceutycznych prac badawczo-rozwojowych, opracowywania leków, badań klinicznych i zewnętrznej opieki zdrowotnej
- Tworzyć skoncentrowane na użytkowniku produkty AI, które budzą zaufanie, zachęcają do wdrożenia i umożliwiają transformację organizacyjną
- Doradzać w zakresie ekosystemów AI, platform, frameworków, architektur i nowych możliwości technicznych
- Wspierać deweloperów, personel techniczny i dostawców, udzielając wskazówek dotyczących koncepcji AI i ich wdrażania
- Projektować, budować i wdrażać agentowe systemy AI obejmujące percepcję, planowanie, rozumowanie, orkiestrację, wykonanie i refleksję
- Zarządzać cyklem życia rozwiązań AI i ich aktualizacjami za pomocą praktyk oraz narzędzi MLOps i LLMOps
- Kierować wdrażaniem AI, rozwojem kompetencji, zarządzaniem zmianą i inicjatywami odpowiedzialnego wykorzystania
- Oceniać przypadki użycia AI i uczenia maszynowego pod kątem obowiązujących wytycznych, frameworków, komponentów platform i standardów odpowiedzialnej AI
- Tworzyć komponenty danych i AI wielokrotnego użytku oraz promować ich skalowalne ponowne wykorzystanie w różnych działach
- Kierować zespołami międzyfunkcyjnymi obejmującymi interesariuszy technicznych, częściowo technicznych i biznesowych
- Raportować interesariuszom postępy, wyniki, wpływ, ograniczenia i ryzyka związane z AI
- Współpracować z działami wewnętrznymi i partnerami zewnętrznymi przy tworzeniu, budowie i wspólnym rozwijaniu możliwości AI oraz uczenia maszynowego
- Koordynować działania z zespołami prawnymi, ds. prywatności i etyki w zakresie uprzedzeń, sprawiedliwości, przejrzystości i prywatności danych
- Skutecznie pracować poprzez iteracyjne eksperymentowanie, radząc sobie z niejednoznacznością podczas opracowywania produktów AI
Wymagania
- Tytuł magistra w dziedzinie Data Science, inżynierii komputerowej, informatyki, fizyki, statystyki, systemów informacyjnych lub pokrewnej, ze specjalizacją w zaawansowanej analizie danych, AI i uczeniu maszynowym
- Ekspercka umiejętność wykorzystywania rzeczywistych zasobów danych do uzyskiwania dowodów naukowych oraz poprawy skuteczności i efektywności operacyjnej
- Zaawansowana wiedza z zakresu inżynierii danych, reprezentacji danych, generatywnej AI, sztucznej inteligencji i metod uczenia maszynowego
- Doświadczenie w projektowaniu architektur i dostarczaniu przypadków użycia AI oraz uczenia maszynowego
- Doświadczenie w tworzeniu produktów AI łączących AI, Data Science i uczenie maszynowe
- Dogłębne rozumienie zastosowań AI i uczenia maszynowego w branży farmaceutycznej
- Doświadczenie z Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker lub porównywalnymi platformami data science
- Znajomość integracji technologii uczenia maszynowego i AI z potokami inżynierii danych
- Bardzo dobra znajomość cyklu życia tworzenia oprogramowania i cyklu życia rozwoju rozwiązań data science, w tym CRISP
- Znajomość praktyk testowania i walidacji w środowiskach GxP i non-GxP
- Doświadczenie w tworzeniu oprogramowania lub produktów opartych na AI i uczeniu maszynowym
- Znajomość zasad testowania, walidacji i walidacji GxP
- Doświadczenie w projektowaniu, budowaniu i utrzymywaniu wielkoskalowych rozwiązań danych i AI w środowiskach naukowych, regulowanych lub intensywnie badawczych
- Doświadczenie w farmacji, biotechnologii lub naukach o życiu, szczególnie w opracowywaniu leków, badaniach klinicznych lub R&D, będzie dużym atutem
- Udokumentowane sukcesy we wdrażaniu do produkcji aplikacji generatywnej AI i dużych modeli językowych
- Doświadczenie w korzystaniu z danych dotyczących roszczeń, badań klinicznych, regulacji, jakości i innych operacji w branży nauk o życiu
- Udokumentowane doświadczenie w dostarczaniu aplikacji AI, uczenia maszynowego, generatywnej AI i LLM na etapie proof of concept oraz gotowych do produkcji
- Rozumienie wyzwań związanych ze zbieraniem, zarządzaniem i strukturyzowaniem danych, które wpływają na wyniki AI
- Doskonałe umiejętności komunikacyjne i zarządzania interesariuszami
- Silne umiejętności współpracy międzyfunkcyjnej i zarządzania projektami
Benefity
- Możliwość uzyskania wynagrodzenia motywacyjnego
- Ubezpieczenie medyczne, stomatologiczne, okulistyczne i refundacja leków na receptę
- Podstawowe ubezpieczenie na życie opłacane przez pracodawcę
- Ubezpieczenie od przypadkowej śmierci i trwałego uszczerbku na zdrowiu
- Ubezpieczenie od krótkoterminowej i długoterminowej niezdolności do pracy
- Zwrot kosztów czesnego
- Pomoc w spłacie kredytów studenckich
- Hojna składka pracodawcy do planu 401(k)
- Elastyczny czas wolny
- Płatne święta
- Programy płatnego urlopu
- Dodatkowe świadczenia zapewniane przez pracodawcę