Johnson & Johnson
Johnson & Johnson
Johnson & Johnson ni kampuni ya kimataifa ya huduma za afya inayojihusisha na dawa bunifu na teknolojia ya matibabu. Timu zake hutengeneza suluhisho katika maeneo ya onkolojia, kinga ya mwili, sayansi ya neva, ophthalmolojia maalumu, huduma za uingiliaji wa kitabibu, na mifupa, kwa kuunganisha sayansi na teknolojia ili kushughulikia mahitaji changamano ya afya. Kampuni pia inasisitiza usawa wa afya, uendelevu wa mazingira, utofauti, na ujumuishaji inapowahudumia watoa huduma, wagonjwa, na jamii duniani kote.

Mhandisi Mkuu wa Uendeshaji wa AI - Mseto Milan

Mhandisi Mkuu wa Uendeshaji wa AI anayehusika na uendeshaji salama, unaoonekana na wenye gharama nafuu wa AI katika Johnson & Johnson. Nafasi hii inaunga mkono programu za AI za uzalishaji katika Milan, Madrid na Lisbon.

Maelezo

  • Kubuni na kutoa uonekano mpana wa programu na mawakala wa AI
  • Kuweka viwango vya telemetry na ufuatiliaji uliosambazwa katika mtiririko wa kazi wa mawakala, API, huduma za data, hifadhi za vekta, vituo vya mwisho vya modeli na zana za nje
  • Kutengeneza dashibodi na arifa zinazoshughulikia upatikanaji, ucheleweshaji, hitilafu, utegemezi, ubora, ukiukaji wa sera, matumizi na afya ya huduma
  • Kuweka viashiria vya kiwango cha huduma, malengo ya kiwango cha huduma, bajeti za hitilafu, viwango vya arifa na viwango vya utayari wa uendeshaji
  • Kusaidia utatuzi wa hitilafu unaotegemea ufuatiliaji, ujenzi upya wa matukio na kucheza tena vipindi kwa udhibiti huku tukilinda data nyeti
  • Kufuatilia ubora wa urejeshaji, uchangamfu wa data, kurudi nyuma kwa modeli na prompt, mizunguko isiyo ya kawaida ya mawakala, kudorora kwa zana na tabia nyingine zisizotarajiwa za wakati wa uendeshaji
  • Kuongoza uchunguzi wa chanzo kikuu cha matukio ya jukwaa na wakati wa uendeshaji wa AI, kisha kutekeleza maboresho na vidhibiti vya kuzuia
  • Kujenga mabomba, violezo na vidhibiti vinavyoweza kutumiwa tena kwa uwekaji wa matoleo ya usanidi, prompt, modeli na vipengele vya mawakala
  • Kuanzisha vizuizi vya kiotomatiki vya usambazaji, majaribio ya ujumuishaji, uthibitishaji wa kurudi nyuma, ukaguzi wa usalama na ukaguzi wa wigo wa uonekano
  • Kusaidia usambazaji wa canary, bendera za vipengele, uelekezaji wa modeli na watoa huduma, chaguo za akiba na taratibu za kurudisha nyuma
  • Kutengeneza zana za uendeshaji kwa modeli nyingi, mifumo, mazingira ya wingu na usanifu wa mawakala
  • Kudumisha runbook, utekelezaji wa marejeo, viwango vya uhandisi na mbinu za usaidizi wa uzalishaji
  • Kutekeleza upimaji wa matumizi, ugawaji, showback, bajeti, viwango, arifa za hitilafu zisizo za kawaida na vidhibiti vya wakati wa uendeshaji kwa matumizi ya AI
  • Kufanya kazi na timu za bidhaa ili kuboresha uchaguzi wa modeli, uelekezaji, ukubwa wa muktadha, caching, batching, majaribio ya tena na matumizi ya zana
  • Kuunganisha usalama, faragha, AI yenye Uwajibikaji, uzingatiaji, utambulisho, usimamizi wa ufikiaji, ushughulikiaji wa siri na uwezo wa kukaguliwa katika wakati wa uendeshaji wa AI
  • Kutengeneza ulinzi dhidi ya prompt injection, jailbreak, matumizi ya zana bila idhini, ruhusa nyingi kupita kiasi, kuvuja kwa data, njia zisizo salama za utekelezaji na ufikiaji usio wa kawaida
  • Kufafanua taratibu za uendeshaji za ufuatiliaji, usaidizi, matukio, matatizo, mabadiliko, upandishaji wa masuala na urejeshaji wa huduma
  • Kuunda orodha za utayari wa uzalishaji, vigezo vya kukubali, runbook za on-call, njia za upandishaji wa masuala, taratibu za urejeshaji na mahitaji ya mwendelezo wa biashara
  • Kuweka michakato ya uendeshaji kiotomatiki ili kupunguza kazi ya kujenga upya na kuharakisha utambuzi, uchunguzi, udhibiti na urejeshaji
  • Kuandaa nyaraka za kiufundi na kuwafundisha timu za uhandisi mbinu za uendeshaji zilizoidhinishwa
  • Kuunganisha timu za AI, jukwaa, wingu, data, usanifu, usalama wa mtandao, faragha, uzingatiaji na usimamizi wa huduma kama kiungo cha kiufundi
  • Kufafanua na kufuatilia KPI za utegemezi, uonekano, utendaji wa matukio, ufanisi wa gharama, wigo wa vidhibiti, ushahidi wa ukaguzi na matumizi ya jukwaa
  • Kutumia data ya uendeshaji kuweka kipaumbele kwa otomatiki, ongezeko la utegemezi, uboreshaji wa gharama na kupunguza hatari

Mahitaji

  • Shahada ya kwanza au uzamili katika sayansi ya kompyuta, uhandisi, akili bandia au uwanja unaohusiana, au uzoefu unaolingana
  • Angalau miaka mitano ya uzoefu wa vitendo katika uhandisi wa majukwaa, uhandisi wa utegemezi wa tovuti, DevOps, DevSecOps, MLOps au uhandisi wa programu za uzalishaji wenye umiliki wa huduma hai
  • Uzoefu wa vitendo wa kuendesha mifumo ya machine learning, AI ya kuzalisha au mifumo ya mawakala katika uzalishaji
  • Uwezo wa vitendo katika Python, API, infrastructure as code na zana za CI/CD kama Terraform, GitHub Actions au Azure DevOps
  • Uzoefu wa majukwaa ya cloud-native, kontena, upangaji na huduma za wingu za biashara; uzoefu wa Azure unathaminiwa sana
  • Uzoefu wa kutekeleza uonekano kupitia kumbukumbu, vipimo, ufuatiliaji uliosambazwa, dashibodi na arifa; OpenTelemetry au viwango vinavyolingana vinapendelewa
  • Uelewa mkubwa wa mifumo ya programu za LLM, ikiwemo RAG, hifadhi za vekta, milango ya modeli, kuita zana, kumbukumbu ya mawakala na upangaji wa mawakala wengi
  • Ujuzi wa vitendo wa usimamizi wa utambulisho na ufikiaji, usimamizi wa siri, ukataji salama wa kumbukumbu, uundaji wa mfano wa tishio, faragha kwa muundo na vidhibiti vya ukaguzi
  • Uwezo wa kubadilisha mahitaji yasiyoeleweka ya uendeshaji na udhibiti kuwa uwezo wa kiufundi, viwango, otomatiki na runbook zinazoweza kutumiwa tena
  • Uwezo mkubwa wa usimamizi wa wadau, mawasiliano ya kiufundi na uandishi wa nyaraka
  • Uzoefu katika sekta zinazodhibitiwa zenye mahitaji rasmi ya usalama, faragha, ubora, uthibitishaji, hatari au ukaguzi unapendelewa
  • Uzoefu wa vitendo na Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Monitor, Application Insights, Microsoft Fabric au huduma za wingu zinazolingana unapendelewa
  • Uzoefu na majukwaa ya uonekano au tathmini ya AI kama Langfuse, LangSmith, Arize, MLflow au zana zinazolingana unapendelewa
  • Uzoefu wa kuendesha watoa modeli wengi, huduma za wingu nyingi au mifumo ya mawakala unapendelewa
  • Ujuzi wa FinOps, ugawaji wa gharama za wingu, upangaji wa bajeti na upimaji wa uchumi wa kitengo cha mzigo wa AI unapendelewa
  • Uzoefu wa kufafanua malengo ya kiwango cha huduma, mifumo ya on-call, usimamizi wa matukio na vizuizi vya utayari wa uendeshaji kwa majukwaa ya biashara unapendelewa

Manufaa

  • Bonasi ya kila mwaka yenye lengo linaloamuliwa na daraja la malipo na eneo, kulingana na utendaji wa mtu binafsi na kampuni
  • Haki ya likizo
  • Angalau wiki 12 za likizo ya uzazi
  • Likizo ya msiba
  • Likizo ya mlezi
  • Likizo ya kujitolea
  • Malipo ya kurejesha gharama za ustawi
  • Programu za afya ya kifedha, kimwili na kiakili
  • Tuzo za kumbukumbu ya huduma na utambuzi
  • Mipango ya bima kwa wafanyakazi na, katika baadhi ya maeneo, wategemezi wanaostahiki

Kazi Zinazohusiana

Medtronic

Mhandisi wa Huduma za Uwanjani wa Mbali, Roboti za Upasuaji za Hugo

Medtronic

Sakinisha na kuhudumia jukwaa la upasuaji kwa usaidizi wa roboti la Hugo la Medtronic, huku ukiwasaidia wateja wa huduma za afya kwa utatuzi wa matatizo, ukarabati na mafunzo. Nafasi hii inahusu eneo maalum nchini Marekani na inahitaji kusafiri hadi 75%.

Fungua
Enformion

Mhandisi wa Utegemezi wa Tovuti (SRE)

Enformion
51 – 200 Wafanyakazi
SheriaUsafirishajiUshauri

Hulinda API za data ya utambulisho na tovuti za watumiaji za Enformion kwa kuboresha utegemezi, kufuatilia utendaji na kuotomatisha usalama wa AWS. Jukumu hili pia hulenga kutambua trafiki yenye matumizi mabaya na kuimarisha vidhibiti vya miundombinu.

Fungua
Danaher Corporation

Mhandisi wa Huduma za Kijijini I, Patholojia ya Kidijitali

Danaher Corporation

Sakinisha, hudumia na ukarabati skana za patholojia ya kidijitali za Leica Biosystems na mifumo yake iliyounganishwa. Safiri mara kwa mara ndani ya eneo ulilopangiwa ili kusaidia mifumo ya wateja kufanya kazi bila kukatizwa na michakato ya uchunguzi ya kuaminika.

Fungua