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 з ШІ та фахівець із даних — віддалена робота в Отсуці, Нью-Джерсі
Керуйте розробленням рішень у сфері ШІ, машинного навчання та агентних систем для фармацевтичних R&D-операцій Otsuka. Формуйте стратегію корпоративних ШІ-продуктів, їх розгортання та міжфункціональну трансформацію.
Опис
- Створювати концепції та дорожні карти ШІ-продуктів з урахуванням бізнес-пріоритетів, технологічних розробок і ринкових умов
- Розвивати цілі портфеля Data Science і ШІ, підтримуючи стратегії роботи з даними та аналітикою для R&D-операцій
- Розробляти, навчати, доопрацьовувати, валідовувати й оцінювати моделі ШІ та машинного навчання для бізнес-потреб
- Створювати корпоративні ШІ-системи із застосуванням промпт-інжинірингу, ембедингів, донавчання, великих мовних моделей і генеративного ШІ
- Проводити ініціативи з перевірки концепцій і створювати ШІ-застосунки, що посилюють аналітику та прискорюють розроблення ліків
- Відстежувати ефективність продуктів за допомогою аналізу даних і KPI та використовувати результати для ухвалення рішень
- Розробляти ШІ-рішення на основі даних фармацевтичних R&D, розроблення ліків, клінічних випробувань і зовнішньої сфери охорони здоров’я
- Створювати орієнтовані на користувачів ШІ-продукти, які викликають довіру, сприяють впровадженню та забезпечують організаційну трансформацію
- Консультувати щодо екосистем ШІ, платформ, фреймворків, архітектур і нових технічних можливостей
- Підтримувати розробників, технічних фахівців і постачальників, надаючи рекомендації щодо концепцій і впровадження ШІ
- Проєктувати, створювати та розгортати агентні ШІ-системи, що охоплюють сприйняття, планування, міркування, оркестрацію, виконання та рефлексію
- Керувати життєвим циклом ШІ-рішень та їхніми оновленнями за допомогою практик і інструментів MLOps та LLMOps
- Очолювати впровадження ШІ, розвиток компетенцій, управління змінами та ініціативи з відповідального використання
- Оцінювати варіанти застосування ШІ та машинного навчання на відповідність чинним настановам, фреймворкам, компонентам платформ і стандартам відповідального ШІ
- Створювати повторно використовувані компоненти даних і ШІ та заохочувати їх масштабоване повторне використання в різних підрозділах
- Керувати міжфункціональними групами, що об’єднують технічних, частково технічних і бізнес-фахівців
- Звітувати зацікавленим сторонам про прогрес, результати, вплив, обмеження та ризики у сфері ШІ
- Працювати з внутрішніми підрозділами та зовнішніми партнерами над розробленням, створенням і спільним розвитком можливостей ШІ та машинного навчання
- Координувати роботу з юридичними командами, фахівцями з конфіденційності та етики щодо упередженості, справедливості, прозорості й конфіденційності даних
- Ефективно працювати в умовах ітеративних експериментів і невизначеності під час розроблення ШІ-продуктів
Вимоги
- Ступінь магістра в галузі Data Science, комп’ютерної інженерії, інформатики, фізики, статистики, інформаційних систем або суміжній галузі з фокусом на передових методах Data Science, ШІ та машинного навчання
- Експертне вміння використовувати реальні масиви даних для отримання наукових доказів і підвищення операційної результативності та ефективності
- Поглиблені знання інженерії даних, представлення даних, генеративного ШІ, штучного інтелекту та методів машинного навчання
- Досвід проєктування архітектур і реалізації варіантів застосування ШІ та машинного навчання
- Досвід розроблення ШІ-продуктів, що поєднують ШІ, Data Science і машинне навчання
- Глибоке розуміння застосування ШІ та машинного навчання у фармацевтичній галузі
- Досвід роботи з Dataiku Data Science Studio, Snowflake, AWS SageMaker або зіставними платформами Data Science
- Знання способів інтеграції технологій машинного навчання та ШІ з конвеєрами інженерії даних
- Відмінне знання життєвого циклу розроблення програмного забезпечення та життєвого циклу розроблення рішень Data Science, зокрема CRISP
- Обізнаність із практиками тестування та валідації у середовищах GxP і non-GxP
- Досвід розроблення програмного забезпечення або продуктів на основі ШІ та машинного навчання
- Знання принципів тестування, валідації та GxP-валідації
- Досвід проєктування, створення та підтримки великомасштабних рішень у сфері даних і ШІ в наукових, регульованих або дослідницьких середовищах
- Досвід у фармацевтиці, біотехнологіях або індустрії наук про життя, особливо в розробленні ліків, клінічних випробуваннях або R&D, буде значною перевагою
- Підтверджений досвід виведення у промислову експлуатацію застосунків генеративного ШІ та великих мовних моделей
- Досвід використання даних про страхові вимоги, клінічні випробування, регуляторні питання, якість та інші операції в індустрії наук про життя
- Підтверджений досвід реалізації прототипів і готових до промислової експлуатації застосунків ШІ, машинного навчання, генеративного ШІ та LLM
- Розуміння проблем збирання, управління та структурування даних, які впливають на результати ШІ
- Відмінні навички комунікації та управління взаємодією із зацікавленими сторонами
- Сильні навички міжфункціональної співпраці та управління проєктами
Переваги
- Можливість отримувати стимулювальні виплати
- Медичне, стоматологічне страхування, страхування зору та покриття рецептурних препаратів
- Базове страхування життя за рахунок роботодавця
- Страхування від випадкової смерті та втрати працездатності
- Покриття короткострокової та довгострокової непрацездатності
- Компенсація витрат на навчання
- Допомога з погашенням студентських кредитів
- Щедрі внески роботодавця до 401(k)
- Гнучка відпустка
- Оплачувані святкові дні
- Програми оплачуваних відпусток
- Додаткові пільги за рахунок роботодавця