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 Zekâ Operasyonları Mühendisi - Milano Hibrit
Johnson & Johnson'da güvenli, gözlemlenebilir ve maliyet açısından verimli yapay zekâ operasyonlarından sorumlu olur. Milano, Madrid ve Lizbon'daki üretim yapay zekâ uygulamalarını destekler.
Açıklama
- Yapay zekâ uygulamaları ve ajanları için kapsamlı gözlemlenebilirlik tasarlamak ve sunmak
- Ajan iş akışları, API'ler, veri hizmetleri, vektör depoları, model uç noktaları ve harici araçlar genelinde telemetriyi ve dağıtık izlemeyi standartlaştırmak
- Kullanılabilirlik, gecikme, hatalar, güvenilirlik, kalite, politika ihlalleri, tüketim ve hizmet durumunu kapsayan panolar ve uyarılar geliştirmek
- Hizmet seviyesi göstergeleri, hedefleri, hata bütçeleri, uyarı eşikleri ve operasyonel hazırlık standartları oluşturmak
- Hassas verileri korurken iz tabanlı hata ayıklamayı, olayların yeniden oluşturulmasını ve kontrollü oturum tekrarını desteklemek
- Getirme kalitesini, veri güncelliğini, model ve istem gerilemelerini, anormal ajan döngülerini, araç bozulmalarını ve beklenmeyen diğer çalışma zamanı davranışlarını izlemek
- Yapay zekâ platformu ve çalışma zamanı olayları için kök neden incelemelerine liderlik etmek, ardından önleyici iyileştirmeler ve kontroller uygulamak
- Yapılandırmaların, istemlerin, modellerin ve ajan bileşenlerinin sürümlenmesi için yeniden kullanılabilir işlem hatları, şablonlar ve kontroller oluşturmak
- Otomatik dağıtım kapıları, entegrasyon testleri, gerileme doğrulaması, güvenlik kontrolleri ve gözlemlenebilirlik kapsamı kontrolleri sunmak
- Kanar dağıtımlarını, özellik bayraklarını, model ve sağlayıcı yönlendirmesini, geri dönüş seçeneklerini ve geri alma prosedürlerini desteklemek
- Birden fazla model, çerçeve, bulut ortamı ve ajan mimarisi için operasyon araçları geliştirmek
- Çalıştırma kılavuzlarını, referans uygulamaları, mühendislik standartlarını ve üretim desteği uygulamalarını sürdürmek
- Yapay zekâ tüketimi için ölçümleme, tahsis, maliyet yansıtma, bütçeler, eşikler, anomali uyarıları ve çalışma zamanı kontrolleri uygulamak
- Model seçimini, yönlendirmeyi, bağlam boyutunu, önbelleğe almayı, toplu işlemeyi, yeniden denemeleri ve araç kullanımını optimize etmek için ürün ekipleriyle çalışmak
- Güvenlik, gizlilik, Sorumlu Yapay Zekâ, uyumluluk, kimlik, erişim yönetimi, gizli bilgilerin işlenmesi ve denetlenebilirliği yapay zekâ çalışma zamanına entegre etmek
- İstem enjeksiyonuna, jailbreak saldırılarına, yetkisiz araç kullanımına, aşırı izinlere, veri sızıntısına, güvenli olmayan yürütme yollarına ve anormal erişime karşı korumalar geliştirmek
- İzleme, destek, olaylar, sorunlar, değişiklikler, eskalasyonlar ve hizmet kurtarma için işletim prosedürleri tanımlamak
- Üretime hazırlık kontrol listeleri, kabul kriterleri, nöbetçi destek kılavuzları, eskalasyon yolları, kurtarma prosedürleri ve iş sürekliliği gereksinimleri oluşturmak
- Yeniden oluşturma çalışmalarını azaltmak ve tespit, teşhis, sınırlama ve kurtarmayı hızlandırmak için operasyonel süreçleri otomatikleştirmek
- Teknik dokümantasyon hazırlamak ve mühendislik ekiplerine onaylı operasyon uygulamaları konusunda rehberlik etmek
- Yapay zekâ, platform, bulut, veri, mimari, siber güvenlik, gizlilik, uyumluluk ve hizmet yönetimi ekiplerini teknik bağlantı noktası olarak bir araya getirmek
- Güvenilirlik, gözlemlenebilirlik, olay performansı, maliyet verimliliği, kontrol kapsamı, denetim kanıtları ve platform benimsenmesi için KPI'lar tanımlamak ve izlemek
- Otomasyonu, güvenilirlik kazanımlarını, maliyet optimizasyonunu ve risk azaltmayı önceliklendirmek için operasyonel verileri kullanmak
Gereksinimler
- Bilgisayar bilimi, mühendislik, yapay zekâ veya ilgili bir alanda lisans ya da yüksek lisans derecesi veya eşdeğer ilgili deneyim
- Platform mühendisliği, site güvenilirlik mühendisliği, DevOps, DevSecOps, MLOps veya canlı hizmet sahipliği bulunan üretim yazılım mühendisliğinde en az beş yıl uygulamalı deneyim
- Makine öğrenimi, üretken yapay zekâ veya ajan tabanlı sistemleri üretimde çalıştırma deneyimi
- Python, API'ler, altyapı kodu ve Terraform, GitHub Actions veya Azure DevOps gibi CI/CD araçlarında uygulamalı yetkinlik
- Bulut yerel platformlar, konteynerler, orkestrasyon ve kurumsal bulut hizmetleri deneyimi; Azure deneyimi güçlü bir tercih sebebidir
- Günlükler, metrikler, dağıtık izler, panolar ve uyarılarla gözlemlenebilirlik uygulama deneyimi; OpenTelemetry veya benzer standartlar tercih edilir
- RAG, vektör depoları, model ağ geçitleri, araç çağırma, ajan belleği ve çok ajanlı orkestrasyon dâhil LLM uygulama kalıplarını güçlü biçimde anlama
- Kimlik ve erişim yönetimi, gizli bilgi yönetimi, güvenli günlükleme, tehdit modelleme, tasarım gereği gizlilik ve denetim kontrolleri hakkında çalışma bilgisi
- Belirsiz operasyonel ve kontrol ihtiyaçlarını yeniden kullanılabilir teknik yeteneklere, standartlara, otomasyona ve çalıştırma kılavuzlarına dönüştürebilme
- Güçlü paydaş yönetimi, teknik iletişim ve dokümantasyon becerileri
- Resmî güvenlik, gizlilik, kalite, doğrulama, risk veya denetim gereksinimleri bulunan düzenlemeye tabi sektörlerde deneyim tercih edilir
- Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Monitor, Application Insights, Microsoft Fabric veya benzer bulut hizmetleriyle uygulamalı deneyim tercih edilir
- Langfuse, LangSmith, Arize, MLflow veya eşdeğer araçlar gibi yapay zekâ gözlemlenebilirliği ya da değerlendirme platformlarıyla deneyim tercih edilir
- Birden fazla model sağlayıcısını, çoklu bulut hizmetlerini veya ajan çerçevelerini işletme deneyimi tercih edilir
- FinOps, bulut maliyeti tahsisi, bütçeleme ve yapay zekâ iş yüklerinin birim ekonomisi ölçümü bilgisi tercih edilir
- Kurumsal platformlar için hizmet seviyesi hedefleri, nöbetçi çalışma modelleri, olay yönetimi ve operasyonel hazırlık kapıları tanımlama deneyimi tercih edilir
Yan Haklar
- Bireysel ve şirket performansına bağlı olarak, ücret kademesi ve konuma göre belirlenen hedef tutarlı yıllık prim
- Yıllık izin hakkı
- En az 12 hafta ebeveyn izni
- Yakınını kaybetme izni
- Bakım veren izni
- Gönüllülük izni
- İyi oluş gideri geri ödemesi
- Finansal, fiziksel ve ruhsal sağlık programları
- Hizmet yıl dönümü ve takdir ödülleri
- Çalışanlar ve bazı konumlarda uygun bakmakla yükümlü kişiler için sigorta planları