Johnson & Johnson — глобальна медична компанія, що працює у сфері інноваційних лікарських засобів і медичних технологій. Її команди розробляють рішення в галузях онкології, імунології, неврології, спеціалізованої офтальмології, інтервенційної медицини та ортопедії, поєднуючи науку й технології для розв’язання складних проблем у сфері охорони здоров’я. Компанія також наголошує на рівності у питаннях здоров’я, екологічній сталості, різноманітті та інклюзивності, обслуговуючи медичних працівників, пацієнтів і громади в усьому світі.
Старший науковий співробітник із безпеки ШІ — Johnson & Johnson, гібридний формат, Мадрид
Керуйте дослідженнями безпеки ШІ для фармацевтичної R&D-платформи Johnson & Johnson, зосереджуючись на доказових засобах контролю, протидії атакам і архітектурах, орієнтованих на безпеку. Гібридна робота в Мадриді або Барселоні.
Опис
- Встановлювати детерміновані та зрозумілі засоби контролю для агентних робочих процесів.
- Створювати машиночитні політики поведінки агентів, використання інструментів, доступу до даних та інформаційних потоків.
- Впроваджувати контрольоване з можливістю аудиту виконання важливих дій агентів, зокрема маршрути погодження людиною.
- Надавати доступні інтерфейси політик, щоб власники могли створювати, тестувати й підтримувати засоби контролю.
- Розробляти безперервні підходи до red team-тестування, поєднуючи моделі загроз ШІ зі сценаріями відмов у фармацевтичних дослідженнях і розробках.
- Інтегрувати adversarial-тестування в GenAI Platform для моделей, агентів, інструментів і повних робочих процесів.
- Визначати методи оцінювання, правила ухвалення рішень і пороги доказів для властивостей безпеки.
- Досліджувати й прототипувати архітектури, орієнтовані на безпеку та побудовані на багаторівневих технічних засобах контролю.
- Оцінювати втручання в дані до навчання та методи після навчання, як-от навчання з учителем, оптимізація вподобань і налаштування безпеки.
- Перетворювати наукові, якісні, приватні та регуляторні зобов’язання на тестовані специфікації систем.
- Встановлювати заходи відповідальності та вимоги до доказів для тверджень щодо безпеки ШІ.
- Підтримувати відстежувані та реконструйовані рішення щодо засобів контролю для аудиторських доказів.
- Співпрацювати з науковцями R&D, командами платформної інженерії, безпеки, приватності, юристами та фахівцями з якості.
- Керувати науковою роботою невеликої кросфункціональної команди й представляти її через публікації та внесок у стандарти.
- Розробляти прототипи, визначати технічний напрям і разом з інженерними партнерами переносити результати на платформу.
Вимоги
- Потрібен ступінь PhD у галузі комп’ютерних наук, ШІ/машинного навчання, прикладної математики або близької технічної дисципліни.
- Щонайменше один рік дослідницького або галузевого досвіду після PhD у розробленні та впровадженні ШІ/машинного навчання, автономних агентів або систем, критичних для безпеки.
- Глибокі практичні знання агентного ШІ, зокрема базових моделей, генерації з доповненням пошуку, оркестрації інструментів, пам’яті, планування, багатоагентних фреймворків і пов’язаних режимів відмови.
- Дослідницький або прикладний досвід у сфері безпеки та вирівнювання ШІ, включно з навчанням з учителем, оптимізацією вподобань, налаштуванням безпеки, adversarial-оцінюванням, інтерпретованістю або масштабованим наглядом.
- Експертність щонайменше в одній сфері: політики як код та авторизація; adversarial-машинне навчання й red teaming ШІ; контроль інформаційних потоків або доступу до даних; походження та лінійність даних; або формальна специфікація й верифікація.
- Сильні інженерні навички у сфері ШІ, зокрема прототипування методів оцінювання та контролю, проведення відтворюваних експериментів і створення готового до використання у виробництві коду.
- Відмінні навички письмової та усної комунікації.
- Наукова строгість в описі поведінки моделей і агентів, невизначеності, обмежень, умов відмови та підтверджувальних доказів.
- Опубліковані або іншим чином визнані роботи у провідних профільних журналах чи на конференціях будуть перевагою.
- Досвід адаптації базових моделей для наукових галузей та оцінювання їхніх властивостей безпеки буде перевагою.
- Практичний досвід роботи з рушіями політик, мовами авторизації або формальними специфікаціями політик буде перевагою.
- Знання MITRE ATLAS, рекомендацій OWASP для LLM, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 або Закону ЄС про ШІ буде перевагою.
- Досвід класифікації та знеособлення даних, а також машинного навчання із захистом приватності буде перевагою.
- Досвід упровадження ШІ в науках про життя або іншому регульованому середовищі з високими ризиками буде перевагою.
- Знання GxP, цілісності даних і валідації комп’ютеризованих систем із підтримкою ШІ буде перевагою.
- Досвід оцінювання сторонніх технологій безпеки, оцінювання або контролю ШІ буде перевагою.
- Досвід створення повторно використовуваних можливостей безпеки ШІ, прийнятих кількома командами, буде перевагою.
Переваги
- Щорічний бонус із цільовим розміром, визначеним рівнем оплати та місцем роботи, на основі індивідуальних і корпоративних результатів.
- Оплачувана відпустка.
- Щонайменше 12 тижнів батьківської відпустки.
- Відпустка у зв’язку з втратою близької людини.
- Відпустка для догляду за близькими.
- Відпустка для волонтерської діяльності.
- Компенсація витрат на добробут.
- Програми фінансового, фізичного та психічного здоров’я.
- Нагороди за річниці роботи та визнання досягнень.
- Страхове покриття для працівників і, у деяких місцях, для відповідних критеріям утриманців.