Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) объединяет фармацевтические компании, которые развивают здравоохранение благодаря выводу продукции на рынок и клиническим исследованиям. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. занимается коммерциализацией лекарственных препаратов, разработанных и лицензированных Otsuka, в Северной Америке, а Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. руководит клинической разработкой и глобальной регистрацией инновационных продуктов для здравоохранения, уделяя особое внимание нейронаукам. Вместе эти организации работают в сферах фармацевтики, здравоохранения и биотехнологий, сосредоточившись на создании решений для улучшения здоровья.
Заместитель директора по ИИ и специалист по данным — удалённая работа в Отсуке, Нью-Джерси
Руководите разработкой решений в области ИИ, машинного обучения и агентных систем для фармацевтических R&D-операций Otsuka. Формируйте стратегию корпоративных ИИ-продуктов, их внедрение и межфункциональную трансформацию.
Описание
- Создавать концепции и дорожные карты ИИ-продуктов с учётом бизнес-приоритетов, технологических разработок и рыночных условий
- Развивать цели портфеля Data Science и ИИ, поддерживая стратегии работы с данными и аналитикой для R&D-операций
- Разрабатывать, обучать, дорабатывать, валидировать и оценивать модели ИИ и машинного обучения для бизнес-задач
- Создавать корпоративные ИИ-системы с использованием промпт-инжиниринга, эмбеддингов, дообучения, больших языковых моделей и генеративного ИИ
- Проводить инициативы по проверке концепций и создавать ИИ-приложения, усиливающие аналитику и ускоряющие разработку лекарств
- Отслеживать эффективность продуктов с помощью анализа данных и KPI и использовать результаты для принятия решений
- Разрабатывать ИИ-решения на основе данных фармацевтических R&D, разработки лекарств, клинических испытаний и внешнего здравоохранения
- Создавать ориентированные на пользователей ИИ-продукты, которые вызывают доверие, стимулируют внедрение и поддерживают организационную трансформацию
- Консультировать по вопросам экосистем ИИ, платформ, фреймворков, архитектур и новых технических возможностей
- Поддерживать разработчиков, технических специалистов и поставщиков, предоставляя рекомендации по концепциям и внедрению ИИ
- Проектировать, создавать и внедрять агентные ИИ-системы, включающие восприятие, планирование, рассуждение, оркестрацию, выполнение и рефлексию
- Управлять жизненным циклом ИИ-решений и их обновлениями с помощью практик и инструментов MLOps и LLMOps
- Руководить внедрением ИИ, развитием компетенций, управлением изменениями и инициативами по ответственному использованию
- Оценивать варианты применения ИИ и машинного обучения на соответствие применимым руководствам, фреймворкам, компонентам платформ и стандартам ответственного ИИ
- Создавать повторно используемые компоненты данных и ИИ и продвигать их масштабируемое использование в разных подразделениях
- Руководить межфункциональными группами, объединяющими технических, частично технических и бизнес-специалистов
- Отчитываться перед заинтересованными сторонами о ходе работ, результатах, влиянии, ограничениях и рисках ИИ
- Работать с внутренними подразделениями и внешними партнёрами над созданием, разработкой и совместным развитием возможностей ИИ и машинного обучения
- Координировать работу с юридическими, экспертами по конфиденциальности и этике по вопросам предвзятости, справедливости, прозрачности и защиты данных
- Эффективно работать в условиях итеративных экспериментов и неопределённости при разработке ИИ-продуктов
Требования
- Степень магистра в области Data Science, компьютерной инженерии, информатики, физики, статистики, информационных систем или смежной области с углублённой специализацией в Data Science, ИИ и машинном обучении
- Экспертное умение использовать реальные массивы данных для получения научных доказательств и повышения операционной результативности и эффективности
- Продвинутые знания в области инженерии данных, представления данных, генеративного ИИ, искусственного интеллекта и методов машинного обучения
- Опыт проектирования архитектур и реализации вариантов применения ИИ и машинного обучения
- Опыт разработки ИИ-продуктов, объединяющих ИИ, Data Science и машинное обучение
- Глубокое понимание применения ИИ и машинного обучения в фармацевтической отрасли
- Опыт работы с Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker или сопоставимыми платформами Data Science
- Знание способов интеграции технологий машинного обучения и ИИ с конвейерами инженерии данных
- Отличное знание жизненного цикла разработки программного обеспечения и жизненного цикла разработки решений Data Science, включая CRISP
- Понимание практик тестирования и валидации в средах GxP и non-GxP
- Опыт разработки программного обеспечения или продуктов на основе ИИ и машинного обучения
- Знакомство с принципами тестирования, валидации и GxP-валидации
- Опыт проектирования, создания и поддержки крупномасштабных решений в области данных и ИИ в научных, регулируемых или исследовательских средах
- Опыт работы в фармацевтике, биотехнологиях или индустрии наук о жизни, особенно в разработке лекарств, клинических испытаниях или R&D, будет большим преимуществом
- Подтверждённый опыт вывода в промышленную эксплуатацию приложений генеративного ИИ и больших языковых моделей
- Опыт использования данных о страховых требованиях, клинических испытаниях, регулировании, качестве и других операциях в индустрии наук о жизни
- Подтверждённый опыт создания прототипов и готовых к промышленной эксплуатации приложений ИИ, машинного обучения, генеративного ИИ и LLM
- Понимание проблем сбора, управления и структурирования данных, влияющих на результаты ИИ
- Отличные навыки коммуникации и управления взаимодействием с заинтересованными сторонами
- Сильные навыки межфункционального сотрудничества и управления проектами
Преимущества
- Возможность получать стимулирующие выплаты
- Медицинское, стоматологическое страхование, страхование зрения и покрытие рецептурных препаратов
- Базовое страхование жизни за счёт работодателя
- Страхование от случайной смерти и потери трудоспособности
- Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности
- Компенсация расходов на обучение
- Помощь с погашением студенческих кредитов
- Щедрые взносы работодателя в 401(k)
- Гибкий отпуск
- Оплачиваемые праздники
- Программы оплачиваемых отпусков
- Дополнительные льготы за счёт работодателя