Amgen — глобальная биотехнологическая компания, разрабатывающая и выводящая на рынок лекарственные препараты, созданные с использованием живых клеток. Компания занимается лечением серьёзных заболеваний, включая состояния с ограниченными возможностями терапии, опираясь на научные исследования и клинические испытания. Amgen связывают с достижениями в лечении рака и борьбе с ожирением, при этом компания уделяет особое внимание этичным исследованиям, безопасности пациентов и экологической устойчивости.
Удалённый специалист по данным: генеративный ИИ и цепочки поставок в Amgen
Руководите разработкой генеративного ИИ, машинного обучения и аналитики для биотехнологической цепочки поставок Amgen. Проводите решения путь от экспериментов до внедрения в масштабах компании.
Описание
- Руководите технической работой специалистов по данным в рамках порученных аналитических направлений с применением ИИ.
- Взаимодействуйте с владельцами продуктов и участниками цепочки поставок, чтобы преобразовывать потребности бизнеса в приоритетные сценарии использования, технические подходы, критерии успеха и планы реализации.
- Разрабатывайте, оценивайте и совершенствуйте генеративные решения и агентные системы ИИ с использованием больших языковых моделей, генерации с дополнением извлечённой информацией, семантического поиска, разработки промптов и рабочих процессов с несколькими агентами.
- Настраивайте оценку и мониторинг решений ИИ, включая точность, релевантность, устойчивость, безопасность, отзывы пользователей и надлежащую проверку человеком.
- Применяйте машинное обучение, статистическое моделирование и анализ временных рядов к задачам цепочки поставок, связанным со спросом, предложением, запасами, мощностями, затратами, рисками и операционной эффективностью.
- Совместно с инженерами данных создавайте надёжные аналитические наборы данных, повторно используемые признаки, проверки качества данных, документацию о происхождении данных и документацию для продуктов ИИ и аналитики.
- Интегрируйте возможности анализа данных в корпоративные приложения совместно с инженерными командами, архитекторами, платформенными командами, тестировщиками и командами внедрения; поддерживайте тестирование, развёртывание, производительность в рабочей среде и устранение проблем.
- Направляйте работу специалистов по данным, инженеров и партнёров по внедрению и проверяйте её, координируйте зависимости и поощряйте повторно используемые подходы в связанных продуктах.
- Готовьте техническую документацию и рабочие инструкции, участвуйте в технических проверках.
- Разъясняйте результаты, компромиссы, риски, рекомендации и влияние на бизнес техническим и нетехническим заинтересованным сторонам; участвуйте в гибкой разработке и применимых процессах управления ИИ и данными.
Требования
- Степень магистра и от 1 до 3 лет опыта в области информатики, ИТ или смежной сфере; либо степень бакалавра в области науки о данных, бизнеса, статистики, интеллектуального анализа данных, прикладной математики, бизнес-аналитики, инженерного дела, информатики или смежной сфере и 2 года соответствующего опыта; либо степень младшего специалиста в одной из этих областей и 6 лет соответствующего опыта.
- Практический опыт использования Python и SQL для анализа данных, разработки признаков, машинного обучения, обработки естественного языка и создания решений ИИ.
- Опыт проектирования или разработки генеративного ИИ и возможностей больших языковых моделей, например ИИ-помощников, генерации с дополнением извлечённой информацией, эмбеддингов, семантического поиска, разработки промптов или агентных рабочих процессов.
- Уверенные знания машинного обучения, статистического анализа, разведочного анализа данных, методов анализа временных рядов и оценки моделей.
- Опыт перевода решений в области анализа данных или ИИ из стадии экспериментов в рабочую среду, включая тестирование, контроль версий, мониторинг и практики MLOps или LLMOps.
- Умение работать с большими и сложными наборами данных и совместно выполнять моделирование данных, обеспечивать их качество и отслеживаемость, а также создавать повторно используемые аналитические конвейеры данных.
- Умение преобразовывать бизнес-задачи в технические подходы, самостоятельно руководить техническим направлением работы и ясно сообщать о результатах.
- Желательно: опыт работы с аналитикой цепочек поставок, производства или биотехнологий, например в сфере планирования спроса и предложения, запасов, мощностей, затрат, финансового планирования или ключевых показателей операционной деятельности.
- Желательно: опыт работы с облачными платформами данных и ИИ, обработкой данных в больших масштабах и интеграцией возможностей ИИ в корпоративные приложения.
- Желательно: понимание принципов ответственного ИИ, управления ИИ, безопасности, соответствия требованиям, наблюдаемости и постоянного контроля эффективности решений.
- Желательно: опыт поддержки аналитических продуктов или продуктов отчётности и сотрудничества с межфункциональными командами и партнёрами по внедрению в гибкой среде или среде SAFe.
- Желательно: сертификация в области науки о данных, искусственного интеллекта или машинного обучения.
- Необязательно: сертификация по облачным технологиям или платформам данных.
- Отличные навыки критического мышления, аналитики и решения проблем.
- Сильные навыки коммуникации, сотрудничества и взаимодействия с заинтересованными сторонами.
- Умение обеспечивать техническое лидерство и влиять без формальных полномочий.
- Умение связывать техническую работу с результатами бизнеса и ясно объяснять сложные темы.
- Сильные навыки презентации, обмена знаниями и наставничества.
Преимущества
- Полный пакет льгот для сотрудников, включая пенсионный и накопительный план со значительными взносами компании.
- Групповое медицинское, стоматологическое страхование и страхование зрения.
- Страхование жизни и от нетрудоспособности.
- Счета с гибкими условиями расходов.
- Дискреционная программа ежегодных премий.
- Долгосрочные стимулы на основе акций.
- Отмеченные наградами программы отпусков.
- Гибкие модели работы, где это возможно.
- Возможности для профессионального развития.
- Финансовые планы с вариантами накоплений на пенсию и другие цели.
- Поддержка баланса между работой и личной жизнью.