Pfizer je globalno farmacevtsko podjetje, osredotočeno na razvoj in zagotavljanje zdravil ter zdravstvenih storitev, ki podpirajo zdravje skozi vse življenje. Njegovo delo obsega znanstvene inovacije in dostop do varnih, učinkovitih ter cenovno dostopnih zdravljenj, s posebnim poudarkom na napredku terapij za raka in druga pomembna zdravstvena stanja. Profil podjetja je lahko pomemben za strokovnjake, ki razmišljajo o karieri na področju farmacevtskih raziskav, zdravstva in povezanih komercialnih funkcij.
Višji znanstvenik za razvoj umetne inteligence in agentske sisteme
Razvijajte agentske sisteme umetne inteligence in procesne modele za Pfizerjevo farmacevtsko proizvodno mrežo. Zagotavljajte validirane rešitve za spremljanje, preiskave in podporo inženirskemu odločanju.
Opis
- Prevzemati tehnično izvedbo projektov z velikim vplivom, ki združujejo strokovno znanje o procesih z umetno inteligenco
- Usmerjati tehnično delo od opredelitve priložnosti do validirane uvedbe
- Načrtovati, graditi in uvajati agentske sisteme umetne inteligence z uporabo agentov LLM, integracije orodij, pridobivanja podatkov in večstopenjskega sklepanja
- Podpirati proizvodne preiskave, analizo temeljnih vzrokov, preglede serij in inženirske odločitve
- Razvijati mehanistične, hibridne in modele strojnega učenja za kemijske in biološke procese
- Podpirati aplikacije GMP, vključno s programskimi senzorji, spremljanjem v realnem času, analizo referenčnih serij in naprednim vodenjem procesov
- Vzpostavljati testne nabore, primerjalna merila, zaščitne mehanizme in prakse spremljanja za regulirane sisteme umetne inteligence
- Iskati dragocene priložnosti za napredno analitiko, napredno vodenje procesov in umetno inteligenco v celotni proizvodni mreži
- Uporabljati inženirska načela in eksperimentalne podatke iz laboratorijske, pilotne in komercialne opreme
Zahteve
- Magisterij iz inženirstva, uporabne matematike ali računalništva; doktorat je prednost
- Strokovno znanje Pythona
- Izkušnje s sodobnimi orodji za upravljanje različic in okolij, testiranje ter stalno integracijo
- Dokazani uspehi pri uporabi podatkovne znanosti in strojnega učenja na resničnih, nepopolnih zbirkah podatkov
- Poznavanje osnov kemijskih ali bioloških procesov
- Sposobnost sodelovanja v raznolikih, medfunkcijskih in geografsko porazdeljenih ekipah
- Odlične pisne in ustne komunikacijske spretnosti
- Samostojen pristop k reševanju nejasnih problemov
- Tekoče znanje francoščine in angleščine
- Napredno ustno in pisno znanje angleščine je obvezno
- Izkušnje z obdelavo strukturiranih časovnih vrst in nestrukturiranih podatkov
- Izkušnje z razvojem aplikacij velikih jezikovnih modelov
- Izkušnje iz produkcijskega okolja pri ocenjevanju zmogljivosti in zanesljivosti agentov
- Strokovno znanje globokega učenja in multivariatnih metod latentnih spremenljivk
- Izkušnje z razvojem v oblaku in MLOps na platformi AWS, Azure ali enakovredni platformi
- Izkušnje s Snowflake in SQL
- Poznavanje procesnih zgodovinarjev, OPC UA, protokolov v realnem času, DeltaV ali primerljivih porazdeljenih krmilnih sistemov
- Poznavanje farmacevtske proizvodnje, integritete podatkov GMP, validacije računalniških sistemov in regulativnih smernic za umetno inteligenco
Ugodnosti
- Prilagodljiv model dela
- Podpora ravnotežju med poklicnim in zasebnim življenjem
- Delo na daljavo z lokacij zunaj delovnega mesta, kadar je to primerno glede na poslovne potrebe
- Kombinirana ureditev dela na lokaciji in na daljavo
- Dostopna izkušnja za kandidate z možnostjo prilagoditev v celotnem postopku zaposlovanja