Lifelancer, yaşam bilimleri, ilaç ve BT sektörlerine odaklanan yapay zekâ destekli bir yetenek işe alım platformudur. Nitelikli profesyonellerin deneyimlerini sergilemelerine, uluslararası iş ve proje fırsatlarını keşfetmelerine ve uzman yetenek arayan işverenlerle bağlantı kurmalarına yardımcı olur. İşe alım ekipleri için Lifelancer, birden fazla ülkede işe alım ve bordro süreçlerine yönelik destekle yapay zekâ destekli aday bulma hizmetlerini bir araya getirir; buna uyumlulukla ilgili hususlar da dahildir.
Baş Makine Öğrenimi Mühendisi, Üretken Yapay Zekâ (ABD’den Uzaktan)
Amgen’in biyoteknolojik ilaç iş alanı için LLM, ajan tabanlı yapay zekâ ve makine öğrenimi kavram kanıtlarına liderlik edin. Doğrulanmış çözümleri kurumsal kullanıma hazır uygulamalara dönüştürün.
Açıklama
- İş akışlarını, zorlukları ve hedefleri anlamak için iş birimi liderleriyle birlikte çalışın.
- Yapay zekâ fırsatlarını belirleyin ve başarılı çözümlerin hangi sonuçları sağlaması gerektiğini tanımlayın.
- Belirsiz fırsatları odaklı yapay zekâ girişimlerine dönüştürmek için farklı disiplinlerden ekipleri yönlendirin.
- Kavram kanıtları için öncelikleri, teknik yönü, başarı ölçütlerini ve benimseme planlarını belirleyin.
- LLM’ler, ajan tabanlı iş akışları, erişim destekli üretim, veri hatları, API’ler, bulut hizmetleri ve kurumsal platformları kullanarak yapay zekâ kavram kanıtları tasarlayın ve geliştirin.
- Etkisi yüksek teknik çalışmaları uygulamalı biçimde sahiplenin.
- Uygulamaya dönük deneylerle uygulanabilirliği ve iş değerini sınayın.
- Veri hazırlığını, entegrasyonu, kullanıcı deneyimini, güvenliği, mevzuata uyumu, performansı, maliyeti ve operasyonları planlayın.
- Ölçeklenebilir mimariler tasarlayın; yeniden kullanılabilir bileşenler, belgeler, karar kayıtları ve devir materyalleri hazırlayın.
- Başarılı kavram kanıtlarını kurumsal çözümlere dönüştürürken ürün ve platform ekiplerine rehberlik edin.
- Teknik liderlik ve mentorlukla mühendislik standartlarını belirleyin.
- Tasarım kararlarına yön verin, teslimat uygulamalarını iyileştirin ve ekiplerin belirsizlikleri aşmasına yardımcı olun.
Gereksinimler
- Doktora derecesi ve 2 yıl Makine Öğrenimi Mühendisi deneyimi; yüksek lisans ve 6 yıl; lisans ve 8 yıl; ön lisans ve 10 yıl; ya da lise diploması veya GED ve 12 yıl deneyim.
- Makine öğrenimi ve yazılım mühendisliğinde kapsamlı deneyim; prototip veya pilot aşamasını aşan uygulamalarda üst düzey teknik sorumluluk dahil.
- İleri düzey tam yığın geliştirme becerileri.
- Python’da yetkinlik.
- API’ler, arka uç uygulamaları, kullanıcı arayüzleri ve veri entegrasyonları geliştirme deneyimi.
- Modern yazılım tasarım uygulamaları konusunda deneyim.
- AWS gibi bulut platformlarında uygulamalı deneyim.
- Terraform veya benzeri kod olarak altyapı çözümleri, konteynerler, CI/CD, otomatik dağıtım ve gözlemlenebilirlik konularında DevOps deneyimi.
- Üretken yapay zekâ ve makine öğrenimi uygulama tasarımında güçlü pratik bilgi.
- Modelleri seçme, değerlendirme ve çalıştırma; yönetilen hizmetleri, açık kaynaklı araçları ve özel geliştirmeleri değerlendirme deneyimi.
- Kurumsal mimari ve entegrasyon kalıpları konusunda deneyim.
- Erişim denetimleri, hassas verilerin işlenmesi, güvenilirlik, performans ve sürdürülebilirlik hakkında bilgi.
- Yapay zekâ uygulamaları için nicel ve nitel değerlendirme yöntemleri geliştirme deneyimi.
- Otomatik test, sürüm kontrolü, modüler tasarım, kod incelemesi, belgelendirme ve yapay zekâ geliştirme araçlarını kapsayan güçlü yazılım mühendisliği uygulamaları.
- Mimari kararlar, mentorluk ve iş birimi, ürün, mühendislik, güvenlik ve platform ekipleriyle iş birliği yoluyla gösterilmiş teknik liderlik.
- En az 2 yıl ekip, proje veya program yönetme ya da kaynak dağılımını yönlendirme deneyimi.
- Yazılı ve sözlü iletişim becerisi güçlü olmak.
- Teknik seçenekleri ve ödünleşimleri teknik ve iş birimi kitlelerine açıklama deneyimi.
Yan Haklar
- Cömert şirket katkıları içeren emeklilik ve birikim planı dahil kapsamlı çalışan yan hakları.
- Grup sağlık, diş ve göz sigortası.
- Hayat ve maluliyet sigortası.
- Esnek harcama hesapları.
- Şirketin takdirine bağlı yıllık bonus programı.
- Hisseye dayalı uzun vadeli teşvikler.
- Ödüllü izin planları.
- Mümkün olduğunda esnek çalışma düzenlemeleri.
- Kariyer gelişimi fırsatları.
- İş ve özel yaşam dengesini destekleyen uygulamalar.
- Emeklilik ve diğer hedefler için birikim fırsatları sunan finansal planlar.