Amgen tirik hujayralardan tayyorlangan dori vositalarini ishlab chiqadigan va tijoratlashtiradigan global biotexnologiya kompaniyasidir. Kompaniya faoliyati jiddiy kasalliklarga, jumladan davolash imkoniyatlari cheklangan holatlarga qaratilgan bo‘lib, ilmiy tadqiqotlar va klinik sinovlar bilan qo‘llab-quvvatlanadi. Amgen saraton kasalliklarini davolash va semirishni boshqarish sohasidagi yutuqlari bilan tanilgan, shuningdek, axloqiy tadqiqotlar, bemorlar xavfsizligi va ekologik barqarorlikka katta e’tibor beradi.
Amgen kompaniyasida bosh mashinaviy o‘rganish muhandisi (Masofadan)
Amgen kompaniyasida korporativ mashinaviy o‘rganish arxitekturasi va ishlab chiqarishdagi generativ AI tizimlariga rahbarlik qiling. Biotexnologiya va farmatsevtika operatsiyalarini qo‘llab-quvvatlaydigan xavfsiz, kengaytiriladigan AI imkoniyatlarini yarating.
Tavsif
- Bulutli va mahalliy muhitlarda korporativ AI/ML arxitekturasi, standartlari, API'lari va himoya qoidalarini belgilash
- Ishlab chiqarish uchun mashinaviy o‘rganish va generativ AI yechimlarini, jumladan soniyaning ulushidan kam vaqtda ma’lumot beradigan yengil ilovalarni ishlab chiqish
- Ma’lumotlarni qabul qilish, xususiyatlar muhandisligi, o‘qitish, giperparametrlarni optimallashtirish, baholash, ro‘yxatdan o‘tkazish va avtomatik joriy etishni qamrab oladigan to‘liq ML konveyerlarini yaratish
- Model xizmatlarini foydalanuvchi interfeyslari, ish jarayoni mexanizmlari va biznes mantig‘i bilan bog‘laydigan to‘liq stekli AI ilovalarini ishlab chiqish va qo‘llab-quvvatlash
- Kuzatuvchanlik, xizmat darajasi maqsadlari, xavfsiz joriy etish amaliyotlari va hodisalarga javob berish yo‘riqnomalarini joriy etish
- Oflayn, onlayn va A/B testlariga, shuningdek drift monitoringi va modellarni avtomatik qayta o‘qitishga rahbarlik qilish
- Promptlarni boshqarish, xavfsizlik nazoratlari va optimallashtirilgan inferensga ega LLM va RAG tizimlarini loyihalash
- Maxfiylikni himoya qiluvchi usullarni qo‘llagan holda ma’lumotlar sifati va kelib chiqishi hujjatlarini, model kartalari va ma’lumot kartalarini yuritish
- Xususiyatlar omborlari, model reyestrlari va tajribalarni kuzatish kutubxonalarini o‘z ichiga olgan qayta foydalaniladigan ML va generativ AI aktivlarini ishlab chiqish
- Rivojlantirish guruhlarida yetkazib berish tezligini oshiradigan muhandislik amaliyotlarini ilgari surish
- Murakkab, yuqori o‘lchamli ma’lumotlar to‘plamlarida tadqiqot tahlilini o‘tkazish va xususiyatlarni aniqlash
- Algoritmlar prototiplarini yaratish va taqqoslash, masshtablanuvchanlik hamda ishlab chiqarishga tayyorlikni baholash va model unumdorligi KPI'lari uchun umumiy javobgarlikni bo‘lishish
- R&D, Ishlab chiqarish va Tijorat bo‘limlari talablarini amaliy yo‘l xaritalariga aylantirish
- Muhandislik jamoalariga mentorlik qilish va texnik murosalarni manfaatdor tomonlarga tushuntirish
- Korporativ darajadagi AI yechimlarini yetkazish uchun DevOps, Xavfsizlik, Muvofiqlik va Mahsulot jamoalari bilan hamkorlik qilish
Talablar
- Doktorlik darajasi va mashinaviy o‘rganish muhandisligi bo‘yicha 2 yillik tajriba yoki magistr darajasi va 6 yil, bakalavr darajasi va 8 yil, o‘rta maxsus daraja va 10 yil yoki o‘rta maktab diplomi/GED va 12 yil tajriba
- Jamoalar, loyihalar, dasturlar yoki resurslar taqsimotini boshqarish bo‘yicha kamida 2 yillik bevosita xodimlar boshqaruvi yoki rahbarlik tajribasi
- AI/ML va korporativ dasturiy ta’minot sohasida 3–5 yillik tajriba
- Regressiya, daraxt ansambllari, klasterlash, o‘lchamni kamaytirish, vaqt qatori modellari, CNN, RNN, transformerlar va LLM/RAG texnikalarini o‘z ichiga olgan mashinaviy o‘rganish usullarini ilg‘or darajada tushunish
- AI SaaS/PaaS mahsulotlarini baholash va integratsiya qilish hamda keng ko‘lamda maxsus ML xizmatlarini ishlab chiqishda tasdiqlangan muvaffaqiyat
- Vektor ma’lumotlar bazalari, RAG konveyerlari, prompt-muhandislik DSL'lari va LangChain, LangGraph hamda Semantic Kernel kabi agent freymvorklari bo‘yicha ekspertlik
- Python va Java tillarini bilish
- Docker va Kubernetes yordamida konteynerlarni joriy etish tajribasi
- AWS, Azure yoki Google Cloud Platform bilan ishlash tajribasi
- GitHub Actions va Bedrock/SageMaker Pipelines kabi zamonaviy DevOps va MLOps amaliyotlari bilan ishlash tajribasi
- Umumiy egalik qiymatini sof joriy qiymat bilan taqqoslaydigan biznes asoslarini yaratish qobiliyati
- Manfaatdor tomonlarni boshqarish bo‘yicha a’lo ko‘nikmalar va murakkab texnik g‘oyalarni qisqa, natijaga yo‘naltirilgan bayonotlar sifatida taqdim eta olish
- Biotexnologiya yoki farmatsevtika sohasidagi tajriba ma’qul
- Korporativ generativ AI'ni joriy etish bo‘yicha chop etilgan fikr yetakchiligi materiallari yoki konferensiya taqdimotlari ma’qul
- Kompyuter fanlari va/yoki ma’lumotlar fani bo‘yicha magistr darajasi ma’qul
- Agile usullari va SAFe bilan tanishlik ma’qul
- Kompyuter fanlari, IT yoki turdosh sohada magistr darajasi va 10–12 yoki undan ortiq yillik tajriba yoxud turdosh sohada bakalavr darajasi va 12–14 yoki undan ortiq yillik tajriba
- A’lo darajadagi tahliliy va muammolarni bartaraf etish qobiliyati
- Kuchli yozma va og‘zaki muloqot ko‘nikmalari
- Global va geografik jihatdan tarqoq jamoalar bilan samarali hamkorlik qila olish
- Kuchli tashabbuskorlik va mustaqil ishlash qobiliyati
- Bir-biriga raqobat qiluvchi ustuvor vazifalarni muvaffaqiyatli boshqara olish
- Kuchli taqdimot va omma oldida nutq so‘zlash qobiliyati
Imtiyozlar
- Xodimlar uchun keng qamrovli imtiyozlar paketi
- Kompaniyaning katta hissalarini o‘z ichiga olgan pensiya va jamg‘arma rejasi
- Guruh tibbiy, stomatologik va ko‘rish sug‘urtasi
- Hayot va mehnatga layoqatsizlik sug‘urtasi
- Moslashuvchan xarajatlar hisoblari
- Ixtiyoriy yillik bonus dasturi
- Uzoq muddatli aksiyaga asoslangan rag‘batlantirishlar
- Mukofotga sazovor bo‘lgan haq to‘lanadigan ta’til dasturlari
- Mavjud bo‘lganda moslashuvchan ish tartiblari
- Karyerada o‘sish va rivojlanish imkoniyatlari
- Ish va shaxsiy hayot muvozanati dasturlari
- Pensiya va boshqa jamg‘arma maqsadlari uchun moliyaviy rejalashtirish imkoniyatlari