ŌURA, günlük biyometrik verileri pratik sağlık ve zindelik içgörülerine dönüştüren akıllı yüzükler ve sağlık teknolojileri geliştirir. Oura Ring, sürekli kullanıma uygun hafif bir cihaz aracılığıyla uyku, kalp atış hızı, aktivite ve stres gibi ölçümleri izler. Şirket; kadın sağlığı, kalp sağlığı ve genel iyilik hâli gibi alanlarda kişisel sağlık takibine odaklanır ve sağlık odaklı verileri tüketici dostu donanım ve yazılımla bir araya getirir. İş arayanlar için ŌURA, insanların sağlıklarını daha iyi anlamalarına yardımcı olan ürünlerin geliştirilmesiyle bağlantılı çalışmalarıyla sağlık teknolojileri ve üretimin kesişiminde yer alır.
ŌURA'da Kıdemli Yapay Zekâ Veri Dönüşümü Mimarı (Hibrit)
ŌURA'nın sağlık verileri, ürün, mühendislik, bilim ve iş ekipleri genelinde kurumsal yapay zekâ benimsemesine liderlik edin. Yönetişim, araçlar, Databricks ve AWS platformları ile üretim ortamında LLM ve RAG yetkinlikleri geliştirin.
Amerika Birleşik Devletleri
Kaliforniya$169.150 – $233.000 / yıl
HibritTam zamanlıLiderZorunlu Dil: İngilizceYapay zekâAçıklama
- Veri, ürün, mühendislik, bilim ve iş birimleri genelinde Veri Yapay Zekâsı etkinleştirme yol haritasına sahip olun.
- Oyun kitapları, ortak araçlar, değerlendirme yöntemleri ve ölçülebilir sonuçlarla desteklenen tekrarlanabilir yapay zekâ benimseme modelleri geliştirin.
- Yapay zekâ fırsatlarını değerlendirmek için ortak terminoloji ve değerlendirme çerçeveleri oluşturun.
- Yapay zekâ teknolojilerine yönelik geliştirme-satın alma kararlarına, tedarikçi stratejisine ve şirket genelindeki yatırımlara yön verin.
- Databricks veri ve erişim entegrasyonu, çoklu ajan iş akışları, token kontrolleri ve güvenilir veri temelleri dâhil olmak üzere kurumsal yapay zekâ araç setini yönetin.
- Yönetişim, Güvenlik, Gizlilik ve Hukuk ekipleriyle iş birliği yaparak sorumlu yapay zekâ önlemleri ve denetlenebilir değişiklik süreçleri oluşturun.
- Gözlemlenebilirlik, üretkenlik uygulamaları, kaynak geri kazanım programları ve kullanım analizleriyle yapay zekâ harcamalarının verimliliğini artırın.
- Terabayt-petabayt ölçeğinde çalışan Databricks ve AWS ortamları için Veri Yapay Zekâsı mimari stratejisini belirleyin.
- Üretim ortamındaki LLM raporlama ve ajan tabanlı yapay zekâ için makine tarafından okunabilir veri sözleşmelerine, vektör mimarilerine, RAG uygulamalarına ve kurumsal bağlam düzlemi bileşenlerine liderlik edin.
- Veri hazırlığını değerlendirin ve analistler ile mühendislerle birlikte iyileştirme çalışmalarını koordine edin.
- İşlevsel liderlerle ortaklaşa iş akışlarını yeniden tasarlayın.
- Eğitimler, uygulayıcı toplulukları ve self servis rehberlik aracılığıyla kurum içi yapay zekâ yetkinliğini artırın.
- Başarılı pilotları şirket genelinde standartlaştırılmış uygulamalara dönüştürün.
- Yönetici önceliklerini işlevsel liderler ve etkinleştirici ekiplerle ilişkilendirin.
- Yapay zekâ üretkenliği girişimlerini mühendislik ve iş birimi hedefleriyle uyumlu hâle getirin.
- İşlevsel yapay zekâ öncüleri ve yapay zekâ aracı yöneticileri için çalışma standartlarını tanımlayın.
- Şirketler arası forumlarda Veri Yapay Zekâsı etkinleştirmesini temsil edin ve benimseme ile etki ölçümlerini yönetime sunun.
Gereksinimler
- Yapay zekâ veri çözümlerini, ürünlerini veya teknoloji benimsemesini pilot aşamadan ölçülebilir sonuçlara sahip, sürdürülebilir şirket geneli uygulamalara ölçeklendirme konusunda en az 8 yıl deneyim.
- Tek tek projelerin ötesinde etkili kalabilen kalıcı çalışma modelleri, standart prosedürler ve ölçüm sistemleri oluşturma deneyimi.
- Üst düzey liderleri etkileme ve uzun vadeli teknoloji yatırımları konusunda uyum sağlama geçmişi.
- LLM'ler ve uygulama kalıpları hakkında güçlü teknik anlayış; pratik değeri abartıdan ayırabilecek muhakeme yeteneği.
- Kullanıcı ve grup yönetimi ile yapılandırma sorunlarını giderme dâhil olmak üzere Cursor, Claude, ChatGPT Enterprise, Glean, Gemini, kodlama asistanları veya LLM API ağ geçitleri gibi en az bir kurumsal yapay zekâ üretkenlik platformunun uygulamalı yönetim deneyimi.
- LLM asistanlarını ve ajanlarını uygun muhakeme, doğrulama ve kontrol süreçleriyle düzenli olarak kullanma.
- Teknolojiyi ne zaman geliştirmenin, ne zaman satın almanın uygun olduğuna dair uygulamaya ve deneyime dayalı bakış açısı.
- Yapay zekâ veya LLM kullanan lakehouse ortamları dâhil kurumsal veri platformlarıyla çalışma deneyimi.
- Çok alanlı veya çok bölgeli ortamlarda rol tabanlı erişim ve izinler hakkında pratik bilgi.
- Düzenlemeye tabi veya sağlık açısından hassas ortamlarda sorumlu yapay zekâ kontrollerini tanımlamak ve uygulamak için Güvenlik, Gizlilik ve Hukuk ekipleriyle çalışma deneyimi.
- Üst düzey paydaşları etkileme ve resmî yetki olmadan Ar-Ge ile iş birimlerini uyumlu hâle getirme becerisi.
- Teknik olmayan kullanıcıların ve yöneticilerin bağımsız olarak izleyebileceği SOP'ler, oyun kitapları ve eğitimler oluşturma ve sürdürme becerisi.
- Uygulamalı sorun giderme görüşmelerinden yönetici yönlendirme komitelerine kadar mükemmel yazılı ve sözlü iletişim.
- Tercihen: Databricks Certified Administrator veya Databricks Certified Data Engineer sertifikası.
- Tercihen: Veri mesh ilkeleri ve alan odaklı sahiplik modellerine aşinalık.
- Tercihen: MLflow, Feature Store veya Databricks Model Serving ile ML iş akışlarını destekleme deneyimi.
- Tercihen: Veri dönüşümü ve analitik mühendisliği için dbt bilgisi.
- Tercihen: Maliyet tahsisi etiketleri, bütçe uyarıları ve katmanlı depolama optimizasyonu dâhil bulut ve yapay zekâ token FinOps deneyimi.
- Tercihen: Databricks Lakehouse Federation veya benzer platformlar arası sorgu federasyonu yaklaşımlarına aşinalık.
- Tercihen: Daha önce yapay zekâ öncüsü olarak görev yapmış veya benzer bir dönüşüm girişimine liderlik etmiş olma.
- Tercihen: Manuel yönetimi azaltmak için Python, shell veya yapılandırma kodu gibi betik yazma ya da yapılandırma otomasyonuna aşinalık.
- Tercihen: Sağlık teknolojisi, tüketici sağlığı, giyilebilir cihazlar veya düzenlemeye tabi, yüksek güven gerektiren başka bir sektörde deneyim.
- Tercihen: LLM, RAG ve vektör tabanlı uygulamalar için üretim veri mimarileri tasarlama konusunda ileri düzey deneyim.
- Tercihen: MLOps çerçeveleri, Vertex AI, MLflow ve üretim yapay zekâ/ML yaşam döngüsü yönetimi deneyimi.
- Tercihen: Ajan tabanlı yapay zekâ ve etkileşimli self servis analitik sistemleri için veri gereksinimlerini tanımlama becerisi.
- Çalışma yeri Amerika Birleşik Devletleri'nde olmalıdır; Alaska, Delaware, Iowa, Mississippi, Nebraska, Güney Dakota, Batı Virginia veya Wisconsin'de yaşayan adaylar değerlendirilmez.
Yan Haklar
- Maaş ve öz sermaye bileşenlerini içeren rekabetçi ücret
- Sağlık, diş, görme ve ruh sağlığı desteği
- Bir Ōura Ring ile çalışanların arkadaşları ve aileleri için indirimler
- 20 gün ücretli izin, 13 ücretli tatil günü ve 8 esnek sağlık günü
- Ücretli hastalık izni ve ebeveyn izni