Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) združuje farmacevtska podjetja, ki se osredotočajo na napredek v zdravstvu s trženjem izdelkov in kliničnim razvojem. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. v Severni Ameriki trži zdravila, ki jih je razvila družba Otsuka ali jih je pridobila z licenciranjem, medtem ko Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. vodi klinični razvoj in globalno registracijo inovativnih zdravstvenih izdelkov ter ima posebno strokovno znanje na področju nevroznanosti. Ti organizaciji skupaj delujeta na področjih farmacije, zdravstva in biotehnologije ter se osredotočata na razvoj rešitev, ki prispevajo k boljšemu zdravju.
Namestnik direktorja, znanstvenik za rešitve umetne inteligence (delo na daljavo v ZDA)
Vodi arhitekturo in dobavo generativne umetne inteligence, agentskih sistemov in izdelkov strojnega učenja za farmacevtske raziskave in razvoj ter poslovne funkcije. Usmerja medfunkcijske ekipe od raziskav izvedljivosti do uvedbe v produkcijo.
Združene države Amerike169.222 $ – 253.000 $ / leto
Na daljavoPolni delovni časSeniorZahtevani Jezik: angleščinaUmetna inteligencaOpis
- Načrtovanje in izdelava sodobnih rešitev, primerov uporabe in aplikacij umetne inteligence
- Raziskovanje izvedljivosti predlaganih rešitev umetne inteligence
- Zagotavljanje arhitekturnih in oblikovalskih usmeritev na področjih umetne inteligence, podatkovne znanosti, procesov in delovnih tokov
- Dobava naprednih rešitev umetne inteligence za raziskave in razvoj ter poslovne funkcije
- Ustvarjanje orkestracije več agentov, aplikacij generativne umetne inteligence in ponovno uporabnih zmogljivosti umetne inteligence
- Spremljanje nastajajočih tehnologij umetne inteligence in usmerjanje njihove uvedbe v projektih in ekipah
- Izgradnja robustnih rešitev umetne inteligence s podatkovnimi znanstveniki, raziskovalci AI, inženirji, IT ekipami in strokovnjaki za vede o življenju
- Opredeljevanje vizij in časovnih načrtov izdelkov umetne inteligence, usklajenih s poslovnimi cilji, tehnologijo in razvojem trga
- Uporaba analize podatkov in ključnih kazalnikov uspešnosti za spremljanje uspešnosti izdelkov ter ocenjevanje poslovne vrednosti modelov umetne inteligence
- Razvoj rešitev, ki podpirajo odgovorno umetno inteligenco, zasebnost v zasnovi in skladnost s predpisi
- Eksperimentiranje z modeli umetne inteligence in strojnega učenja, njihovo usposabljanje, fino nastavljanje, potrjevanje in vrednotenje
- Načrtovanje in uvajanje agentskih sistemov umetne inteligence, ki vključujejo zaznavanje, načrtovanje, sklepanje, orkestracijo, izvajanje in refleksijo
- Nadzor produkcijskega življenjskega cikla in stalnih sprememb sistemov AI, ML, LLM in agentskih sistemov
- Oblikovanje zmogljivosti ekosistema umetne inteligence, vključno s platformami, ogrodji, arhitekturo in novimi razvojnimi dosežki
- Mentoriranje razvijalcev in nadzor uporabe konceptov umetne inteligence ter praks izvajanja
- Vodenje ali podpora pregledom primerov uporabe AI/ML s strokovnim znanjem in usmerjanjem izvedbe
- Diagnosticiranje in odpravljanje težav, ki vplivajo na podatkovno analitiko in aplikacije umetne inteligence med razvojem in produkcijsko podporo
- Ustvarjanje in spodbujanje ponovno uporabnih podatkovnih komponent in komponent umetne inteligence v poslovnih funkcijah ter širšem ekosistemu umetne inteligence
- Vodenje medfunkcijskih skupin tehničnih, poltehničnih in poslovnih deležnikov
- Obveščanje deležnikov o napredku, rezultatih, vplivu, omejitvah, tveganjih in pričakovanjih na področju umetne inteligence
- Prevajanje zapletenih konceptov umetne inteligence med tehničnimi ekipami in netehničnimi poslovnimi partnerji
- Vodenje pobud za uvedbo tehnologij umetne inteligence in upravljanje sprememb
- Sodelovanje z notranjimi funkcijami in zunanjimi partnerji pri izgradnji zmogljivosti umetne inteligence in strojnega učenja
- Usklajevanje z ekipami za podatkovno znanost, IT, oblačno arhitekturo in platforme za uskladitev rešitev s poslovno arhitekturo in skladnostjo
- Sodelovanje s pravnimi ekipami ter ekipami za zasebnost in etiko pri vprašanjih pristranskosti, pravičnosti, preglednosti in zasebnosti podatkov
- Učinkovito delo z eksperimentiranjem in iteracijami pri razvoju izdelkov umetne inteligence
- Uporaba inteligence in konteksta za usmerjanje stalnega razvoja izdelkov
Zahteve
- Magisterij iz podatkovne znanosti, računalniškega inženirstva, računalništva, fizike, statistike, informacijskih sistemov ali sorodne discipline s poudarkom na napredni podatkovni znanosti, umetni inteligenci in strojnem učenju
- Doktorat je zaželen
- Strokovno znanje o podatkovnih sredstvih iz resničnega sveta in njihovi uporabi za pridobivanje znanstvenih dokazov ter izboljšanje operativne učinkovitosti in uspešnosti
- Poglobljeno znanje podatkovnega inženirstva, predstavitve podatkov, generativne umetne inteligence, umetne inteligence in metod strojnega učenja
- Izkušnje z načrtovanjem in dobavo primerov uporabe umetne inteligence in strojnega učenja
- Izkušnje na področju programskega ali produktnega inženirstva
- Dobro razumevanje uporabe umetne inteligence in strojnega učenja v farmacevtski industriji
- Izkušnje s platformami Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake ali primerljivimi platformami podatkovne znanosti
- Izkušnje z vključevanjem tehnologij strojnega učenja in umetne inteligence v podatkovne inženirske cevovode
- Dobro poznavanje življenjskega cikla razvoja programske opreme in življenjskega cikla razvoja podatkovne znanosti, vključno s CRISP
- Izkušnje z razvojem programske opreme ali izdelkov na osnovi umetne inteligence in strojnega učenja
- Poznavanje načel testiranja, potrjevanja in potrjevanja GxP
- Izkušnje z izgradnjo in vzdrževanjem obsežnih podatkovnih rešitev in rešitev umetne inteligence v znanstvenih, reguliranih ali raziskovalno intenzivnih okoljih
- Pomembne izkušnje v farmacevtski, biotehnološki industriji ali vedah o življenju, zlasti pri razvoju zdravil, kliničnih preskušanjih ali raziskavah in razvoju, so zelo zaželene
- Dokazane izkušnje z izvajanjem in uvajanjem prototipnih ter produkcijskih aplikacij generativne umetne inteligence, AI/ML in velikih jezikovnih modelov
- Razumevanje poslovnih procesov raziskav in razvoja na področju ved o življenju
- Izkušnje z delom s podatki o zahtevkih, kliničnih preskušanjih, regulativi, kakovosti in drugih operacijah na področju ved o življenju
- Razumevanje izzivov zbiranja, upravljanja in strukturiranja podatkov, ki vplivajo na rezultate umetne inteligence
- Močne sposobnosti sodelovanja, medfunkcijskega timskega dela in vodenja projektov
- Odlične komunikacijske sposobnosti in sposobnosti upravljanja deležnikov
- Samostojnost in učinkovito delo neodvisno ali v sodelovanju
- Ustvarjalne sposobnosti reševanja problemov, utemeljene na odgovorni umetni inteligenci in sorodnih tehnologijah
Ugodnosti
- Zdravstveno, zobozdravstveno in očesno zavarovanje ter kritje zdravil na recept
- Osnovno življenjsko zavarovanje, ki ga plača podjetje
- Zavarovanje za primer nezgodne smrti in izgube udov
- Zavarovanje za kratkotrajno in dolgotrajno invalidnost
- Povračilo stroškov šolnine
- Pomoč pri študentskih posojilih
- Radodaren prispevek delodajalca v načrt 401(k)
- Prilagodljiv prosti čas
- Plačani prazniki
- Programi plačanega dopusta
- Dodatne ugodnosti, ki jih zagotavlja podjetje
- Možnost spodbujevalnega plačila