Johnson & Johnson je globalno zdravstveno podjetje, ki deluje na področju inovativne medicine in medicinske tehnologije. Njegove ekipe razvijajo rešitve na področjih onkologije, imunologije, nevroznanosti, specializirane oftalmologije, interventne oskrbe in ortopedije ter združujejo znanost in tehnologijo za reševanje kompleksnih zdravstvenih potreb. Podjetje poudarja tudi enakost na področju zdravja, okoljsko trajnost, raznolikost in vključevanje pri oskrbi zdravstvenih delavcev, pacientov in skupnosti po vsem svetu.
Višji znanstvenik za varnost umetne inteligence – Johnson & Johnson, hibridno v Madridu
Vodite raziskave varnosti umetne inteligence za farmacevtsko platformo za raziskave in razvoj podjetja Johnson & Johnson, s poudarkom na dokazljivih kontrolah, adversarialnem zagotavljanju in varnostno usmerjenih arhitekturah. Hibridno delovno mesto s sedežem v Madridu ali Barceloni.
Opis
- Vzpostavljati deterministične in razložljive kontrole v agentskih delovnih tokovih.
- Ustvarjati strojno berljive politike za vedenje agentov, uporabo orodij, dostop do podatkov in pretok informacij.
- Uvajati revizijsko preverljivo uveljavljanje pravil za dejanja agentov z velikim vplivom, vključno s potmi za človeško odobritev.
- Zagotavljati dostopne vmesnike politik, ki lastnikom omogočajo ustvarjanje, testiranje in vzdrževanje kontrol.
- Razvijati stalne pristope red team, ki združujejo modele groženj umetni inteligenci s scenariji odpovedi v farmacevtskih raziskavah in razvoju.
- Vključiti adversarialno testiranje v platformo GenAI za modele, agente, orodja in celotne delovne tokove.
- Določiti metode ocenjevanja, pravila presoje in dokazne pragove za varnostne lastnosti.
- Raziskovati in izdelovati prototipe varnostno usmerjenih arhitektur, temelječih na večplastnih tehničnih kontrolah.
- Ocenjevati posege v podatke pred učenjem ter tehnike po učenju, kot so nadzorovano fino prilagajanje, optimizacija preferenc in varnostno prilagajanje.
- Pretvarjati znanstvene, kakovostne, zasebnostne in regulativne obveznosti v testljive sistemske specifikacije.
- Vzpostaviti ukrepe odgovornosti in dokazne zahteve za trditve o varnosti umetne inteligence.
- Vzdrževati sledljive in rekonstruirljive odločitve o kontrolah za revizijske dokaze.
- Sodelovati z raziskovalci in razvojnimi znanstveniki, inženiringom platforme ter ekipami za varnost, zasebnost, pravne zadeve in kakovost.
- Usmerjati znanstveno delo majhne medfunkcijske ekipe in jo zastopati s publikacijami ter prispevki k standardom.
- Razvijati prototipe, opredeljevati tehnično usmeritev in s partnerskimi inženirskimi ekipami prenašati rezultate v platformo.
Zahteve
- Zahtevana je doktorska diploma iz računalništva, umetne inteligence/strojnega učenja, uporabne matematike ali tesno povezanega tehničnega področja.
- Najmanj eno leto raziskovalnih ali industrijskih izkušenj po doktoratu z razvojem in uvajanjem umetne inteligence/strojnega učenja, avtonomnih agentov ali varnostno kritičnih sistemov.
- Napredno praktično znanje agentske umetne inteligence, vključno s temeljnimi modeli, generiranjem z obogatitvijo pridobivanja, orkestracijo orodij, pomnilnikom, načrtovanjem, večagentskimi ogrodji in povezanimi načini odpovedi.
- Raziskovalne ali uporabne izkušnje z varnostjo in usklajevanjem umetne inteligence, vključno z nadzorovanim finim prilagajanjem, optimizacijo preferenc, varnostnim prilagajanjem, adversarialnim ocenjevanjem, interpretabilnostjo ali razširljivim nadzorom.
- Strokovno znanje na vsaj enem področju: politika kot koda in avtorizacija; adversarialno strojno učenje in red teaming umetne inteligence; nadzor pretoka informacij ali dostopa do podatkov; izvor in sledljivost; ali formalna specifikacija in preverjanje.
- Odlične inženirske sposobnosti za umetno inteligenco, vključno s prototipiranjem tehnik ocenjevanja in nadzora, izvajanjem ponovljivih poskusov ter izdelavo kode, pripravljene za produkcijo.
- Odlične pisne in ustne komunikacijske sposobnosti.
- Znanstvena strogost pri opisovanju vedenja modelov in agentov, negotovosti, omejitev, pogojev odpovedi in podpornih dokazov.
- Objavljeno ali drugače priznano delo v ustreznih vodilnih revijah ali na konferencah je prednost.
- Izkušnje s prilagajanjem temeljnih modelov za znanstvena področja in ocenjevanjem njihovih varnostnih lastnosti so prednost.
- Praktične izkušnje z mehanizmi politik, avtorizacijskimi jeziki ali formalnimi specifikacijami politik so prednost.
- Poznavanje MITRE ATLAS, smernic OWASP za LLM, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 ali Akta EU o umetni inteligenci je prednost.
- Izkušnje s klasifikacijo podatkov, deidentifikacijo in strojnih učenjem, ki varuje zasebnost, so prednost.
- Izkušnje z uvajanjem umetne inteligence v naravoslovne vede ali drugo regulirano okolje z visokimi tveganji so prednost.
- Poznavanje GxP, celovitosti podatkov in validacije računalniških sistemov z umetno inteligenco je prednost.
- Izkušnje z ocenjevanjem tehnologij tretjih oseb za varnost, ocenjevanje ali nadzor umetne inteligence so prednost.
- Izkušnje z ustvarjanjem ponovno uporabnih zmogljivosti za varnost umetne inteligence, ki jih je sprejelo več ekip, so prednost.
Ugodnosti
- Letni bonus s ciljem, ki ga določata plačni razred in lokacija, na podlagi uspešnosti posameznika in podjetja.
- Plačani dnevi dopusta.
- Vsaj 12 tednov starševskega dopusta.
- Dopust ob smrti bližnjega.
- Dopust za nego in oskrbo.
- Prostovoljski dopust.
- Povračilo stroškov za dobro počutje.
- Programi finančnega, telesnega in duševnega zdravja.
- Nagrade za obletnice službe in priznanja.
- Zavarovalno kritje za zaposlene in na nekaterih lokacijah za upravičene vzdrževane družinske člane.