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.
Mwanasayansi Mwandamizi wa Usalama wa AI – Johnson & Johnson, Mseto Madrid
Utaongoza utafiti wa usalama wa AI kwa jukwaa la R&D ya dawa la Johnson & Johnson, ukilenga vidhibiti vinavyoweza kuthibitishwa, uhakikisho wa mashambulizi pinzani, na usanifu unaoweka usalama mbele. Nafasi hii ni ya kazi mseto na iko Madrid au Barcelona.
Maelezo
- Kuanzisha vidhibiti vya kiamuzi na vinavyoweza kuelezeka katika mtiririko wa kazi wa mawakala.
- Kuunda sera zinazoweza kusomeka na mashine kwa ajili ya tabia ya mawakala, matumizi ya zana, ufikiaji wa data, na mtiririko wa taarifa.
- Kutekeleza udhibiti unaoweza kukaguliwa kwa vitendo vya mawakala vyenye athari kubwa, ikiwemo njia za kuhitaji idhini ya binadamu.
- Kutoa violesura vya sera vinavyofikika ili wamiliki waweze kuunda, kujaribu, na kudumisha vidhibiti.
- Kuendeleza mbinu endelevu za red team zinazochanganya miundo ya vitisho vya AI na matukio ya kushindwa katika R&D ya dawa.
- Kuunganisha majaribio ya mashambulizi pinzani katika GenAI Platform kwa miundo, mawakala, zana, na mtiririko kamili wa kazi.
- Kuweka mbinu za tathmini, kanuni za uamuzi, na viwango vya ushahidi kwa sifa za usalama.
- Kufanya utafiti na kuunda vielelezo vya usanifu unaolenga usalama na unaojengwa juu ya vidhibiti vya kiufundi vya tabaka nyingi.
- Kutathmini uingiliaji wa data ya kabla ya mafunzo na mbinu za baada ya mafunzo kama vile fine-tuning inayosimamiwa, uboreshaji wa mapendeleo, na tuning ya usalama.
- Kubadilisha wajibu wa kisayansi, ubora, faragha, na udhibiti kuwa vipimo vya mfumo vinavyoweza kujaribiwa.
- Kuanzisha hatua za uwajibikaji na mahitaji ya ushahidi kwa madai ya usalama wa AI.
- Kudumisha maamuzi ya vidhibiti yanayoweza kufuatiliwa na kujengwa upya kwa ushahidi wa ukaguzi.
- Kushirikiana na wanasayansi wa R&D, uhandisi wa jukwaa, usalama, faragha, sheria, na timu za ubora.
- Kuongoza kazi ya kisayansi ya timu ndogo ya taaluma mbalimbali na kuiwakilisha kupitia machapisho na michango ya viwango.
- Kuunda vielelezo, kuweka mwelekeo wa kiufundi, na kuhamisha matokeo kwenye jukwaa pamoja na washirika wa uhandisi.
Mahitaji
- PhD katika sayansi ya kompyuta, AI/ML, hisabati tumizi, au taaluma ya kiufundi inayohusiana kwa karibu inahitajika.
- Angalau mwaka mmoja wa utafiti baada ya PhD au uzoefu wa kiviwanda wa kuunda na kupeleka mifumo ya AI/ML, mawakala huru, au mifumo muhimu kwa usalama.
- Maarifa ya hali ya juu ya vitendo kuhusu AI ya mawakala, yakiwemo miundo msingi, uzalishaji unaosaidiwa na urejeshaji, uratibu wa zana, kumbukumbu, upangaji, mifumo ya mawakala wengi, na hali zake za kushindwa.
- Uzoefu wa utafiti au matumizi katika usalama na alignment ya AI, ikiwemo supervised fine-tuning, preference optimization, safety tuning, adversarial evaluation, interpretability, au scalable oversight.
- Utaalamu katika angalau eneo moja: policy-as-code na uidhinishaji; adversarial machine learning na AI red teaming; udhibiti wa mtiririko wa taarifa au ufikiaji wa data; provenance na lineage; au uainishaji na uthibitishaji rasmi.
- Uwezo thabiti wa uhandisi wa AI, ikiwemo kuunda vielelezo vya mbinu za tathmini na udhibiti, kuendesha majaribio yanayoweza kurudiwa, na kutengeneza msimbo ulio tayari kwa uzalishaji.
- Ujuzi bora wa mawasiliano ya maandishi na mazungumzo.
- Umakini wa kisayansi katika kueleza tabia ya miundo na mawakala, kutokuwa na uhakika, vikwazo, hali za kushindwa, na ushahidi unaounga mkono.
- Kazi iliyochapishwa au kutambuliwa kwa njia nyingine katika majarida au mikutano inayoongoza na inayohusiana inapendelewa.
- Uzoefu wa kubadilisha miundo msingi kwa nyanja za kisayansi na kutathmini sifa zake za usalama unapendelewa.
- Uzoefu wa vitendo na injini za sera, lugha za uidhinishaji, au vipimo rasmi vya sera unapendelewa.
- Ujuzi wa MITRE ATLAS, mwongozo wa OWASP LLM, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, au EU AI Act unapendelewa.
- Uzoefu wa uainishaji wa data, kuondoa utambulisho, na machine learning inayolinda faragha unapendelewa.
- Uzoefu wa kupeleka AI katika sayansi ya maisha au mazingira mengine yaliyodhibitiwa na yenye hatari kubwa unapendelewa.
- Ujuzi wa GxP, uadilifu wa data, na uthibitishaji wa mifumo ya kompyuta inayowezeshwa na AI unapendelewa.
- Uzoefu wa kutathmini teknolojia za usalama, tathmini, au udhibiti wa AI za wahusika wengine unapendelewa.
- Uzoefu wa kuunda uwezo wa usalama wa AI unaoweza kutumiwa tena na kupitishwa na timu nyingi unapendelewa.
Manufaa
- Bonasi ya kila mwaka yenye lengo linaloamuliwa kulingana na daraja la malipo na eneo, kwa kuzingatia utendaji wa mtu binafsi na kampuni.
- Siku za likizo zenye malipo.
- Angalau wiki 12 za likizo ya uzazi.
- Likizo ya msiba.
- Likizo ya mlezi.
- Likizo ya kujitolea.
- Marejesho ya gharama za ustawi.
- Programu za afya ya kifedha, kimwili, na kiakili.
- Tuzo za maadhimisho ya huduma na utambuzi.
- Bima kwa wafanyakazi na, katika baadhi ya maeneo, wategemezi wanaostahili.