Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) samlar läkemedelsföretag som fokuserar på att främja hälso- och sjukvården genom kommersialisering av produkter och klinisk utveckling. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. kommersialiserar läkemedel som har upptäckts av Otsuka eller licensierats in av företaget i Nordamerika, medan Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. ansvarar för klinisk utveckling och global registrering av innovativa hälso- och sjukvårdsprodukter, med särskild expertis inom neurovetenskap. Tillsammans verkar organisationerna inom läkemedel, hälso- och sjukvård samt bioteknik, med fokus på att utveckla lösningar som bidrar till bättre hälsa.
Biträdande direktör, AI och datavetenskap – Otsuka, New Jersey, distansarbete
Led utvecklingen av AI-, maskininlärnings- och agentbaserade lösningar för Otsukas läkemedelsforskning och utveckling. Forma strategin för företagets AI-produkter, implementering och tvärfunktionella omställning.
Beskrivning
- Skapa visioner och färdplaner för AI-produkter som speglar affärsprioriteringar, teknikutveckling och marknadsförhållanden
- Driv portföljmålen för datavetenskap och AI samtidigt som du stödjer data- och analysstrategier för forsknings- och utvecklingsverksamheten
- Bygg, träna, finjustera, validera och utvärdera AI- och maskininlärningsmodeller för verksamhetens behov
- Leverera AI-system för hela företaget med hjälp av prompt engineering, embeddings, finjustering, stora språkmodeller och generativ AI
- Genomför konceptbevis och skapa AI-applikationer som stärker analysförmågan och påskyndar läkemedelsutvecklingen
- Följ upp produktresultat genom dataanalys och nyckeltal och använd insikterna som underlag för beslut
- Utveckla AI-lösningar baserade på data från läkemedelsforskning och utveckling, läkemedelsutveckling, kliniska prövningar och extern hälso- och sjukvård
- Skapa användarfokuserade AI-produkter som vinner förtroende, främjar användning och möjliggör organisatorisk omställning
- Ge råd om AI-ekosystem, plattformar, ramverk, arkitekturer och nya tekniska möjligheter
- Stöd utvecklare, teknisk personal och leverantörer med vägledning om AI-koncept och implementering
- Utforma, bygg och driftsätt agentbaserade AI-system med perception, planering, slutledning, orkestrering, exekvering och reflektion
- Hantera AI-lösningarnas livscykler och uppdateringar genom metoder och verktyg för MLOps och LLMOps
- Led initiativ för AI-användning, kompetensutveckling, förändringsledning och ansvarsfull användning
- Bedöm användningsfall för AI och maskininlärning mot tillämpliga riktlinjer, ramverk, plattformskomponenter och standarder för ansvarsfull AI
- Skapa återanvändbara data- och AI-komponenter och främja skalbar återanvändning mellan funktioner
- Led tvärfunktionella grupper med tekniska, delvis tekniska och verksamhetsinriktade intressenter
- Rapportera AI-framsteg, resultat, effekter, begränsningar och risker till intressenter
- Samarbeta med interna funktioner och externa partner för att utforma, bygga och gemensamt utveckla AI- och maskininlärningsförmågor
- Samordna med juridik-, integritets- och etikteam kring bias, rättvisa, transparens och dataskydd
- Arbeta effektivt genom iterativa experiment och hantera osäkerhet i utvecklingen av AI-produkter
Krav
- Masterexamen inom datavetenskap, datateknik, datorvetenskap, fysik, statistik, informationssystem eller ett närliggande område med inriktning på avancerad datavetenskap, AI och maskininlärning
- Expertis i att använda verkliga datatillgångar för att ta fram vetenskapliga belägg och förbättra verksamhetens effektivitet
- Avancerade kunskaper i datateknik, datarepresentation, generativ AI, artificiell intelligens och metoder för maskininlärning
- Erfarenhet av att utforma arkitekturer och leverera användningsfall för AI och maskininlärning
- Bakgrund inom utveckling av AI-produkter som kombinerar AI, datavetenskap och maskininlärning
- Djup förståelse för tillämpningar av AI och maskininlärning inom läkemedelsindustrin
- Erfarenhet av Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker eller jämförbara plattformar för datavetenskap
- Kunskap om att integrera maskininlärnings- och AI-teknik med datapipelines för datateknik
- Mycket goda kunskaper i systemutvecklingslivscykeln och datavetenskapens utvecklingslivscykel, inklusive CRISP
- Kännedom om test- och valideringsmetoder för GxP- och icke-GxP-miljöer
- Erfarenhet av att utveckla programvara eller produkter baserade på AI och maskininlärning
- Kännedom om principer för testning, validering och GxP-validering
- Erfarenhet av att utforma, bygga och förvalta storskaliga data- och AI-lösningar i vetenskapliga, reglerade eller forskningsintensiva miljöer
- Erfarenhet från läkemedel, bioteknik eller biovetenskap – särskilt läkemedelsutveckling, kliniska prövningar eller forskning och utveckling – är meriterande
- Dokumenterad framgång med att ta generativ AI och applikationer baserade på stora språkmodeller till produktion
- Erfarenhet av att använda data om försäkringsanspråk, kliniska prövningar, regulatorik, kvalitet och annan verksamhet inom biovetenskap
- Dokumenterad erfarenhet av att leverera konceptbevis och produktionsklara applikationer inom AI, maskininlärning, generativ AI och stora språkmodeller
- Förståelse för utmaningar inom datainsamling, datastyrning och datastrukturering som påverkar AI-resultat
- Utmärkt kommunikationsförmåga och förmåga att hantera intressenter
- Stark förmåga till tvärfunktionellt samarbete och projektledning
Förmåner
- Möjlighet till incitamentsbaserad ersättning
- Sjuk-, tandvårds-, syn- och receptbelagda läkemedelsförmåner
- Arbetsgivarbetald grundläggande livförsäkring
- Försäkring vid olycksfall, dödsfall och invaliditet
- Kort- och långtidssjukförsäkring
- Ersättning för studieavgifter
- Stöd för studielån
- Generöst arbetsgivarbidrag till 401(k)
- Flexibel ledighet
- Betalda helgdagar
- Betalda ledighetsprogram
- Ytterligare arbetsgivarbetalda förmåner