Johnson & Johnson innovatsion dori vositalari va tibbiy texnologiyalar yo‘nalishlarida faoliyat yurituvchi global sog‘liqni saqlash kompaniyasidir. Uning jamoalari onkologiya, immunologiya, nevrologiya, maxsus oftalmologiya, intervensional tibbiyot va ortopediya sohalarida yechimlar ishlab chiqib, murakkab tibbiy ehtiyojlarni hal etish uchun fan va texnologiyani birlashtiradi. Kompaniya butun dunyo bo‘ylab tibbiyot xodimlari, bemorlar va jamoalarga xizmat ko‘rsatish bilan birga, sog‘liqni saqlashda tenglik, ekologik barqarorlik, xilma-xillik va inklyuzivlikka ham katta e’tibor qaratadi.
Yetakchi sunʼiy intellekt operatsiyalari muhandisi - Milanoda gibrid
Johnson & Johnson kompaniyasida xavfsiz, kuzatiladigan va xarajat jihatidan samarali sunʼiy intellekt operatsiyalari uchun masʼul bo‘ladi. Milan, Madrid va Lissabondagi ishlab chiqarish sunʼiy intellekt ilovalarini qo‘llab-quvvatlaydi.
Tavsif
- Sunʼiy intellekt ilovalari va agentlari uchun keng qamrovli kuzatuvchanlikni loyihalash va joriy etish
- Agent ish jarayonlari, APIlar, maʼlumotlar xizmatlari, vektor omborlari, model endpointlari va tashqi vositalar bo‘ylab telemetriya hamda taqsimlangan tracingni standartlashtirish
- Mavjudlik, kechikish, xatolar, ishonchlilik, sifat, siyosat buzilishlari, isteʼmol va xizmat holatini qamrab oluvchi panellar hamda ogohlantirishlar ishlab chiqish
- Xizmat darajasi ko‘rsatkichlari, maqsadlari, xato budjetlari, ogohlantirish chegaralari va operatsion tayyorgarlik standartlarini belgilash
- Maxfiy maʼlumotlarni himoya qilgan holda trace asosidagi nosozliklarni tuzatish, hodisalarni qayta tiklash va boshqariladigan sessiya takrorini qo‘llab-quvvatlash
- Qidiruv sifatini, maʼlumotlarning yangiligini, model va prompt regressiyalarini, noodatiy agent sikllarini, vositalar degradatsiyasini va boshqa kutilmagan ish vaqti xatti-harakatlarini kuzatish
- Sunʼiy intellekt platformasi va ish vaqti hodisalarining asosiy sabablarini tekshirishga rahbarlik qilish, so‘ngra profilaktik yaxshilanishlar va nazoratlarni joriy etish
- Konfiguratsiyalar, promptlar, modellar va agent komponentlarini versiyalash uchun qayta foydalaniladigan pipeline, shablon va nazoratlarni yaratish
- Avtomatlashtirilgan deployment gateʼlari, integratsion testlar, regressiya validatsiyasi, xavfsizlik tekshiruvlari va kuzatuvchanlik qamrovi tekshiruvlarini joriy etish
- Canary deploymentlar, feature flaglar, model va provayder yo‘naltirishi, zaxira variantlari hamda rollback tartiblarini qo‘llab-quvvatlash
- Bir nechta model, framework, bulut muhiti va agent arxitekturasi uchun operatsion vositalar ishlab chiqish
- Runbooklar, namunaviy implementatsiyalar, muhandislik standartlari va ishlab chiqarishni qo‘llab-quvvatlash amaliyotlarini yuritish
- Sunʼiy intellekt isteʼmoli uchun o‘lchash, taqsimlash, xarajatlarni ko‘rsatish, budjetlar, chegaralar, anomaliya ogohlantirishlari va ish vaqti nazoratlarini joriy etish
- Model tanlovi, yo‘naltirish, kontekst hajmi, keshlash, batch ishlovi, qayta urinishlar va vositalardan foydalanishni optimallashtirish uchun mahsulot jamoalari bilan ishlash
- Xavfsizlik, maxfiylik, Masʼuliyatli sunʼiy intellekt, muvofiqlik, identifikatsiya, kirishni boshqarish, sirlarni qayta ishlash va audit qilinishini AI ish vaqtiga integratsiya qilish
- Prompt injection, jailbreak, ruxsatsiz vosita ishlatilishi, ortiqcha ruxsatlar, maʼlumot sizib chiqishi, xavfsiz bo‘lmagan bajarilish yo‘llari va noodatiy kirishlardan himoya ishlab chiqish
- Monitoring, qo‘llab-quvvatlash, hodisalar, muammolar, o‘zgarishlar, eskalatsiyalar va xizmatni tiklash uchun operatsion tartiblarni belgilash
- Ishlab chiqarishga tayyorgarlik ro‘yxatlari, qabul mezonlari, navbatchilik runbooklari, eskalatsiya yo‘nalishlari, tiklash tartiblari va biznes uzluksizligi talablarini yaratish
- Qayta tiklash ishlarini kamaytirish hamda aniqlash, tashxislash, cheklash va tiklashni tezlashtirish uchun operatsion jarayonlarni avtomatlashtirish
- Texnik hujjatlarni tayyorlash va muhandislik jamoalariga tasdiqlangan operatsion amaliyotlar bo‘yicha maslahat berish
- AI, platforma, bulut, maʼlumotlar, arxitektura, kiberxavfsizlik, maxfiylik, muvofiqlik va xizmatlarni boshqarish jamoalarini texnik aloqa vakili sifatida bog‘lash
- Ishonchlilik, kuzatuvchanlik, hodisalar samaradorligi, xarajatlar samaradorligi, nazorat qamrovi, audit dalillari va platformani o‘zlashtirish bo‘yicha KPIlarni belgilash va kuzatish
- Avtomatlashtirish, ishonchlilikni oshirish, xarajatlarni optimallashtirish va xavfni kamaytirish ustuvorliklarini belgilash uchun operatsion maʼlumotlardan foydalanish
Talablar
- Kompyuter fanlari, muhandislik, sunʼiy intellekt yoki turdosh sohada bakalavr yoki magistr darajasi yoxud unga teng tegishli tajriba
- Platforma muhandisligi, sayt ishonchliligi muhandisligi, DevOps, DevSecOps, MLOps yoki ishlayotgan xizmatlarga egalik qiluvchi ishlab chiqarish dasturiy taʼminoti muhandisligida kamida besh yillik amaliy tajriba
- Mashinali o‘rganish, generativ sunʼiy intellekt yoki agent tizimlarini ishlab chiqarishda ishga tushirish tajribasi
- Python, APIlar, infratuzilma kodi va Terraform, GitHub Actions yoki Azure DevOps kabi CI/CD vositalarini amalda yaxshi bilish
- Bulutga xos platformalar, konteynerlar, orkestratsiya va korporativ bulut xizmatlari bilan tajriba; Azure tajribasi yuqori baholanadi
- Loglar, metrikalar, taqsimlangan izlar, panellar va ogohlantirishlar orqali kuzatuvchanlikni joriy etish tajribasi; OpenTelemetry yoki o‘xshash standartlar afzal
- RAG, vektor omborlari, model gatewaylari, vosita chaqiruvi, agent xotirasi va ko‘p agentli orkestratsiyani o‘z ichiga olgan LLM ilova naqshlarini yaxshi tushunish
- Identifikatsiya va kirishni boshqarish, sirlarni boshqarish, xavfsiz logging, tahdidlarni modellashtirish, dizayn bo‘yicha maxfiylik va audit nazoratlari haqida amaliy bilim
- Noaniq operatsion va nazorat ehtiyojlarini qayta foydalaniladigan texnik imkoniyatlar, standartlar, avtomatlashtirish va runbooklarga aylantira olish
- Kuchli manfaatdor tomonlarni boshqarish, texnik muloqot va hujjatlashtirish ko‘nikmalari
- Rasmiy xavfsizlik, maxfiylik, sifat, validatsiya, xavf yoki audit talablari mavjud tartibga solinadigan sohalardagi tajriba afzal
- Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure Monitor, Application Insights, Microsoft Fabric yoki o‘xshash bulut xizmatlari bilan amaliy tajriba afzal
- Langfuse, LangSmith, Arize, MLflow yoki teng vositalar kabi AI kuzatuvchanligi yoki baholash platformalari bilan tajriba afzal
- Bir nechta model provayderlari, ko‘p bulutli xizmatlar yoki agent frameworklarini boshqarish tajribasi afzal
- FinOps, bulut xarajatlarini taqsimlash, budjetlashtirish va AI ish yuklamalarining birlik iqtisodiyotini o‘lchash bo‘yicha bilim afzal
- Korporativ platformalar uchun xizmat darajasi maqsadlari, navbatchilik modellari, hodisalarni boshqarish va operatsion tayyorgarlik gateʼlarini belgilash tajribasi afzal
Imtiyozlar
- Shaxsiy va kompaniya ko‘rsatkichlariga asoslangan, ish haqi darajasi va joylashuvga ko‘ra belgilanadigan maqsadli yillik bonus
- Taʼtil huquqi
- Kamida 12 haftalik ota-ona taʼtili
- Yaqin inson vafoti munosabati bilan taʼtil
- Parvarishlovchi taʼtili
- Ko‘ngillilik taʼtili
- Farovonlik xarajatlarini qoplash
- Moliyaviy, jismoniy va ruhiy salomatlik dasturlari
- Xizmat yilligi va eʼtirof mukofotlari
- Xodimlar va ayrim joylarda talablarga javob beruvchi qaramog‘idagi shaxslar uchun sug‘urta rejalari