Otsuka Pharmaceutical Companies (U.S.) об’єднує фармацевтичні компанії, які розвивають систему охорони здоров’я завдяки виведенню продукції на ринок і проведенню клінічних досліджень. Otsuka America Pharmaceutical, Inc. займається комерціалізацією лікарських засобів, розроблених і ліцензованих Otsuka, у Північній Америці, тоді як Otsuka Pharmaceutical Development & Commercialization, Inc. керує клінічною розробкою та глобальною реєстрацією інноваційних продуктів для охорони здоров’я, приділяючи особливу увагу нейронаукам. Разом ці організації працюють у сферах фармацевтики, охорони здоров’я та біотехнологій, зосереджуючись на розробці рішень для покращення здоров’я.
Заступник директора, фахівець із рішень у сфері ШІ (віддалена робота в США)
Керує архітектурою та створенням генеративного ШІ, агентних систем і продуктів машинного навчання для підтримки фармацевтичних досліджень і розробок, а також корпоративних функцій. Координує міжфункціональні команди від дослідження здійсненності до впровадження у виробниче середовище.
Сполучені Штати169 222 $ – 253 000 $ / рік
ВіддаленоПовна зайнятістьСтарший спеціалістОбов’язкова Мова: англійськаШтучний інтелектОпис
- Проєктувати та створювати сучасні рішення, варіанти використання і застосунки на основі ШІ
- Досліджувати здійсненність запропонованих рішень на основі ШІ
- Визначати архітектуру та напрями проєктування у сфері ШІ, аналізу даних, процесів і робочих процесів
- Створювати передові рішення на основі ШІ для досліджень і розробок та корпоративних функцій
- Створювати мультиагентну оркестрацію, застосунки генеративного ШІ та повторно використовувані можливості ШІ
- Відстежувати нові технології ШІ та спрямовувати їх упровадження в проєктах і командах
- Створювати надійні рішення на основі ШІ спільно з фахівцями з даних, дослідниками ШІ, інженерами, ІТ-командами та експертами у сфері наук про життя
- Визначати бачення та дорожні карти продуктів на основі ШІ відповідно до бізнес-цілей, розвитку технологій і ринку
- Застосовувати аналіз даних і ключові показники ефективності для відстеження результативності продуктів та оцінювання бізнес-цінності моделей ШІ
- Розробляти рішення, що підтримують відповідальний ШІ, конфіденційність на етапі проєктування та дотримання нормативних вимог
- Експериментувати з моделями ШІ та машинного навчання, навчати, донавчати, перевіряти та оцінювати їх
- Проєктувати й розгортати агентні системи ШІ, що охоплюють сприйняття, планування, міркування, оркестрацію, виконання та рефлексію
- Контролювати виробничий життєвий цикл і постійні доопрацювання систем ШІ, машинного навчання, великих мовних моделей і агентних систем
- Формувати можливості екосистеми ШІ, зокрема платформи, фреймворки, архітектуру та нові розробки
- Наставляти розробників і контролювати застосування концепцій ШІ та практик їх реалізації
- Керувати перевірками варіантів використання ШІ та машинного навчання або підтримувати їх, надаючи предметну експертизу й рекомендації щодо реалізації
- Діагностувати й усувати проблеми, що впливають на аналітику даних і застосунки ШІ під час розробки та виробничої підтримки
- Створювати й поширювати повторно використовувані компоненти даних і ШІ між бізнес-функціями та ширшою екосистемою ШІ
- Керувати міжфункціональними групами технічних, частково технічних і бізнесових зацікавлених сторін
- Інформувати зацікавлені сторони про прогрес, результати, вплив, обмеження, ризики та очікування у сфері ШІ
- Перекладати складні концепції ШІ між технічними командами та нетехнічними бізнес-партнерами
- Керувати ініціативами із впровадження технологій ШІ та управління змінами
- Співпрацювати з внутрішніми функціями та зовнішніми партнерами для розбудови можливостей у сфері ШІ та машинного навчання
- Координувати роботу з командами аналізу даних, ІТ, хмарної архітектури та платформ, щоб узгоджувати рішення з корпоративною архітектурою і вимогами відповідності
- Співпрацювати з юридичними командами, фахівцями з конфіденційності та етики щодо упередженості, справедливості, прозорості й конфіденційності даних
- Ефективно працювати через експерименти та ітерації під час розробки продуктів на основі ШІ
- Використовувати аналітичні висновки й контекст для спрямування подальшого розвитку продуктів
Вимоги
- Ступінь магістра в галузі аналізу даних, комп’ютерної інженерії, інформатики, фізики, статистики, інформаційних систем або суміжній дисципліні з фокусом на передовому аналізі даних, ШІ та машинному навчанні
- Наявність ступеня PhD буде перевагою
- Експертне знання реальних наборів даних і їх використання для отримання наукових доказів та підвищення результативності й ефективності операційної діяльності
- Глибокі знання інженерії даних, представлення даних, генеративного ШІ, штучного інтелекту та методів машинного навчання
- Досвід проєктування та реалізації варіантів використання ШІ й машинного навчання
- Досвід у розробці програмного забезпечення або продуктів
- Глибоке розуміння застосування ШІ та машинного навчання у фармацевтиці
- Досвід роботи з Dataiku Data Science Studio, AWS SageMaker, Snowflake або порівнюваними платформами аналізу даних
- Досвід інтеграції технологій машинного навчання та ШІ з конвеєрами інженерії даних
- Глибокі знання життєвого циклу розробки програмного забезпечення та життєвого циклу розробки рішень аналізу даних, зокрема CRISP
- Досвід розробки програмного забезпечення або продуктів на основі ШІ та машинного навчання
- Обізнаність із принципами тестування, валідації та валідації GxP
- Досвід створення й підтримки масштабних рішень для роботи з даними та ШІ в науковому, регульованому або дослідницькому середовищі
- Значний досвід у фармацевтиці, біотехнологіях або науках про життя, особливо в розробці лікарських засобів, клінічних дослідженнях або дослідженнях і розробках, буде великою перевагою
- Підтверджений досвід реалізації та впровадження у виробниче середовище застосунків генеративного ШІ, ШІ та машинного навчання, а також великих мовних моделей — від перевірки концепції до промислової експлуатації
- Розуміння бізнес-процесів досліджень і розробок у сфері наук про життя
- Досвід роботи з даними про страхові вимоги, клінічні дослідження, нормативне регулювання, якість та інші операційні дані у сфері наук про життя
- Розуміння проблем збору, управління та структурування даних, що впливають на результати ШІ
- Розвинені навички співпраці, міжфункціональної командної роботи та управління проєктами
- Відмінні навички комунікації та взаємодії із зацікавленими сторонами
- Здатність самостійно організовувати роботу та ефективно працювати як самостійно, так і спільно з іншими
- Навички творчого розв’язання проблем на основі принципів відповідального ШІ та суміжних технологій
Переваги
- Медичне, стоматологічне страхування, страхування зору та покриття рецептурних препаратів
- Базове страхування життя за рахунок компанії
- Страхування від нещасних випадків, смерті та втрати працездатності внаслідок нещасного випадку
- Страхування короткострокової та довгострокової непрацездатності
- Відшкодування витрат на навчання
- Допомога у виплаті студентських кредитів
- Щедрі внески компанії до пенсійного плану 401(k)
- Гнучка оплачувана відпустка
- Оплачувані святкові дні
- Програми оплачуваної відпустки
- Додаткові пільги, що надаються компанією
- Можливість отримання заохочувальної винагороди