Senior manager, Applied AI

Stack

Feladatok

• ▹Alkalmazott AI-kezdeményezések portfóliójának vezetése a lehetőség meghatározásától és priorizálásától a műszaki tervezésen, fejlesztésen, éles bevezetésen és elterjesztésen át a folyamatos fejlesztésig, világos roadmapokkal és szállítási tervekkel
• ▹Technikai és szállítási vezetés generatív AI, ágens-alapú AI, gépi tanulás és intelligens automatizálás területén: architektúra-, modell- és platformválasztás, adat- és tudásarchitektúra, orchestration, kiértékelés és produkciós mérnöki döntések
• ▹Multidiszciplináris technikai csapatok (AI-mérnökök, data scientistek) vezetése, coachingja és fejlesztése
• ▹Újrafelhasználható vállalati AI-képességek (platformok, komponensek, szolgáltatások, API-k, architektúra-minták) építése a duplikáció elkerülésére
• ▹Vállalati szintű AI-megoldások tervezésének és megvalósításának vezetése nagy nyelvi modellekkel, RAG-gal, AI-ágensekkel, orchestration keretrendszerekkel és gépi tanulással
• ▹Robusztus AI-kiértékelési és üzemeltetési gyakorlatok kialakítása és fejlesztése: tesztelés, monitorozás, observability, teljesítménymérés, megbízhatósági mérnökség
• ▹Governance és felelős AI gyakorlatok beépítése a teljes életciklusba (adatvédelem, biztonság, validáció, megfelelőség)
• ▹Műszaki szabványok, referencia-architektúrák és fejlesztési minták kialakítása és fejlesztése a vállalati AI-hoz
• ▹Együttműködés a Product, Digital, Data, Architecture, Security, Quality, Compliance és üzleti csapatokkal, stratégiai technológiai partnerek, beszállítók és külső erőforrások szállítási felelősségének kezelése, kommunikáció vezetői szinten
• ▹Műszaki felügyelet az AI fejlesztési életciklus egészén: tervezés, mérnöki gyakorlatok, kiértékelés, tesztelés, bevezetés, observability, incidenskezelés

Elvárások

• ▹Alapdiploma és 8-10 év tapasztalat mesterséges intelligencia, gépi tanulás, data science, szoftverfejlesztés, számítástechnika vagy rokon műszaki terület; vagy mesterképzés plusz 7 év releváns tapasztalat
• ▹Igazolt tapasztalat AI- vagy gépi tanulási csapatok és összetett technológiai portfóliók vezetésében vállalati környezetben (párhuzamos kezdeményezések, műszaki priorizálás, architektúra- és tervezési döntések, erőforrás-elosztás, szállítási felelősség)
• ▹Bizonyított tapasztalat AI-megoldások koncepciótól és kísérletezéstől az éles bevezetésig, elterjesztésig és folyamatos üzemeltetésig juttatásában vállalati léptékben
• ▹Erős generatív AI- és LLM-ismeretek: RAG, ágens-alapú munkafolyamatok, tool use, orchestration, grounding, modellválasztás, prompt- és kontextusmérnökség, produkciós megvalósítási minták
• ▹Erős gépi tanulási, data science és modern AI-architektúra ismeret, amely elég mély a műszaki tervezési döntések megkérdőjelezéséhez és a hiteles műszaki irányadáshoz
• ▹Tapasztalat nagy felhő- és AI-platformokon (Azure, AWS vagy GCP), valamint modern adat-, alkalmazás- és AI-architektúrákon
• ▹Python és modern AI/ML fejlesztési keretrendszerek gyakorlati ismerete, a műszaki tervekben való mély részvétel képességével, elsődleges hands-on fejlesztői szerep nélkül
• ▹Tapasztalat újrafelhasználható AI-platformok, szolgáltatások, API-k, adatpipeline-ok vagy megosztott technikai képességek tervezésében vagy üzemeltetésében nagy léptékben, az AI-kiértékelés, monitorozás, teljesítmény, adatminőség, observability és produkciós megbízhatóság megértésével
• ▹Tapasztalat adatkezelési, biztonsági, adatvédelmi, szabályozói és/vagy felelős AI keretrendszerek mellett végzett munkában
• ▹Tapasztalat külső technológiai partnerek, tanácsadók vagy elosztott szállítási csapatok kezelésében, erős termék- és üzleti érzékkel, a technológiai befektetések mérhető üzleti eredményekhez kötésének képességével
• ▹Kiváló kommunikációs és érintett-kezelési készségek: összetett AI-fogalmak, kompromisszumok és kockázatok elmagyarázása műszaki és vezetői közönségnek, vezetés bizonytalanságban
• ▹Jogosultság az USA-ban szponzoráció nélküli munkavégzésre; átfogó háttérellenőrzés (drogteszttel) teljesítése; esetenként utazás (0-20%)

Előny

• ▹Élettudományi vagy klinikai kutatási iparági tapasztalat

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Éves alapfizetés (Észak-Karolinára becsülve): 130 000 - 180 000 USD
• ▹Éves változó bónusz lehetősége a vállalati, csapat- és egyéni eredmények alapján
• ▹Távmunka az USA-ból

A munkáltatóról

A Thermo Fisher Scientific Clinical Research Group egysége célra épített, CRO-tulajdonú digitális megoldásokat fejleszt a gyógyszerfejlesztéshez. Az AI-alapú megoldások gyorsabb vizsgálatindítást, okosabb helyszínválasztást, tisztább adatokat és egyszerűbb szabályozói megfelelést támogatnak.