Johnson & Johnson, yenilikçi ilaçlar ve tıbbi teknoloji alanlarında faaliyet gösteren küresel bir sağlık şirketidir. Ekipleri onkoloji, immünoloji, sinir bilimi, uzmanlık gerektiren oftalmoloji, girişimsel bakım ve ortopedi alanlarında çözümler geliştirerek karmaşık sağlık ihtiyaçlarını ele almak için bilimi ve teknolojiyi bir araya getirir. Şirket ayrıca dünya genelinde sağlık hizmeti sunucularına, hastalara ve topluluklara hizmet verirken sağlıkta eşitliğe, çevresel sürdürülebilirliğe, çeşitliliğe ve kapsayıcılığa önem verir.
Kıdemli Yapay Zeka Güvenliği Bilim İnsanı – Johnson & Johnson, Hibrit Madrid
Johnson & Johnson'ın ilaç Ar-Ge platformu için kanıtlanabilir kontroller, adversarial güvence ve güvenlik odaklı mimariler üzerinde çalışarak yapay zeka güvenliği araştırmalarına liderlik edin. Madrid veya Barselona merkezli hibrit pozisyon.
Açıklama
- Etmen tabanlı iş akışlarında deterministik ve açıklanabilir kontroller oluşturun.
- Etmen davranışı, araç kullanımı, veri erişimi ve bilgi akışı için makine tarafından okunabilir politikalar oluşturun.
- İnsan onayı süreçleri de dahil olmak üzere, yüksek etkili etmen eylemleri için denetlenebilir uygulama mekanizmaları devreye alın.
- Kontrol sahiplerinin kontroller oluşturması, test etmesi ve sürdürmesi için erişilebilir politika arayüzleri sağlayın.
- Yapay zeka tehdit modellerini ilaç Ar-Ge'sindeki hata senaryolarıyla birleştiren sürekli kırmızı ekip yaklaşımları geliştirin.
- Modeller, etmenler, araçlar ve uçtan uca iş akışları genelinde adversarial testleri GenAI Platformu'na entegre edin.
- Güvenlik özellikleri için değerlendirme yöntemleri, karar kuralları ve kanıt eşikleri belirleyin.
- Katmanlı teknik kontroller üzerine kurulu güvenlik odaklı mimarileri araştırın ve prototipleyin.
- Ön eğitim verisi müdahalelerini ve denetimli ince ayar, tercih optimizasyonu ve güvenlik ayarı gibi eğitim sonrası teknikleri değerlendirin.
- Bilimsel, kalite, gizlilik ve düzenleyici yükümlülükleri test edilebilir sistem özelliklerine dönüştürün.
- Yapay zeka güvenliği iddiaları için hesap verebilirlik ölçütleri ve kanıt gereklilikleri oluşturun.
- Denetim kanıtları için kontrol kararlarını izlenebilir ve yeniden oluşturulabilir biçimde koruyun.
- Ar-Ge bilim insanları, platform mühendisliği, güvenlik, gizlilik, hukuk ve kalite ekipleriyle iş birliği yapın.
- Küçük, işlevler arası bir ekibin bilimsel çalışmalarına rehberlik edin ve yayınlar ile standart katkıları aracılığıyla ekibi temsil edin.
- Prototipler geliştirin, teknik yönü belirleyin ve sonuçları mühendislik ortaklarıyla platforma aktarın.
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, yapay zeka/makine öğrenimi, uygulamalı matematik veya yakından ilişkili bir teknik alanda doktora derecesi gereklidir.
- Doktora sonrasında yapay zeka/makine öğrenimi, otonom etmen veya güvenlik açısından kritik sistemler geliştirme ve uygulama konusunda en az bir yıllık araştırma ya da sektör deneyimi.
- Temel modeller, bilgi erişimiyle zenginleştirilmiş üretim, araç orkestrasyonu, bellek, planlama, çoklu etmen çerçeveleri ve ilgili hata türleri dahil olmak üzere etmen tabanlı yapay zeka konusunda ileri düzey pratik bilgi.
- Denetimli ince ayar, tercih optimizasyonu, güvenlik ayarı, adversarial değerlendirme, yorumlanabilirlik veya ölçeklenebilir gözetim dahil olmak üzere yapay zeka güvenliği ve hizalama alanında araştırma ya da uygulama deneyimi.
- En az bir alanda uzmanlık: kod olarak politika ve yetkilendirme; adversarial makine öğrenimi ve yapay zeka kırmızı ekip çalışması; bilgi akışı veya veri erişim kontrolü; veri kökeni ve izlenebilirliği; ya da biçimsel belirtim ve doğrulama.
- Değerlendirme ve kontrol teknikleri için prototip oluşturma, tekrarlanabilir deneyler yürütme ve üretime hazır kod geliştirme dahil güçlü yapay zeka mühendisliği yetkinliği.
- Mükemmel yazılı ve sözlü iletişim becerileri.
- Model ve etmen davranışını, belirsizliği, sınırlamaları, hata koşullarını ve destekleyici kanıtları açıklamada bilimsel titizlik.
- İlgili önde gelen dergi veya konferanslarda yayımlanmış ya da başka şekilde tanınmış çalışmalar tercih edilir.
- Temel modelleri bilimsel alanlara uyarlama ve güvenlik özelliklerini değerlendirme deneyimi tercih edilir.
- Politika motorları, yetkilendirme dilleri veya biçimsel politika belirtimleriyle pratik deneyim tercih edilir.
- MITRE ATLAS, OWASP LLM kılavuzu, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 veya AB Yapay Zeka Yasası hakkında bilgi tercih edilir.
- Veri sınıflandırması, kimlikten arındırma ve gizliliği koruyan makine öğrenimi konusunda deneyim tercih edilir.
- Yaşam bilimlerinde veya düzenlemeye tabi, yüksek riskli başka bir ortamda yapay zeka uygulama deneyimi tercih edilir.
- GxP, veri bütünlüğü ve yapay zeka destekli bilgisayarlı sistemlerin doğrulanması hakkında bilgi tercih edilir.
- Üçüncü taraf yapay zeka güvenliği, değerlendirme veya kontrol teknolojilerini değerlendirme deneyimi tercih edilir.
- Birden fazla ekip tarafından benimsenen yeniden kullanılabilir yapay zeka güvenliği yetkinlikleri oluşturma deneyimi tercih edilir.
Yan Haklar
- Bireysel ve şirket performansına dayalı olarak, ücret kademesi ve konuma göre belirlenen hedef tutarlı yıllık bonus.
- Ücretli izin günleri.
- En az 12 haftalık ebeveyn izni.
- Yas izni.
- Bakım veren izni.
- Gönüllülük izni.
- İyi yaşam geri ödemesi.
- Finansal, fiziksel ve ruhsal sağlık programları.
- Hizmet yıl dönümü ve takdir ödülleri.
- Çalışanlar ve bazı konumlarda uygun bakmakla yükümlü olunan kişiler için sigorta kapsamı.