Senior szakértő – felhő-, adat- és AI-architekt (egészségügy)

Stack

Feladatok

• ▹Teljes körű felhőarchitektúrák tervezése AWS-en és kapcsolódó adatplatformokon, köztük Snowflake-en és Palantir Foundry-n
• ▹Újrahasznosítható minták meghatározása és irányítása az adatbetöltéshez, tároláshoz, feldolgozáshoz, analitikához és AI/ML-munkafolyamatokhoz
• ▹AI/ML- és GenAI-képességek architektúrájának vezetése, beleértve az MLOps-ot, a modellfelügyeletet és a kockázatkezelést
• ▹Biztonság, adatvédelem, adatkormányzás, rugalmasság és költségkezelés beépítése a megoldások tervezésébe az első pillanattól
• ▹Platform- és integrációs döntések értékelése a teljesítmény, a skálázhatóság és az összköltség javítása érdekében
• ▹Architektúra-szabványok és legjobb gyakorlatok népszerűsítése; referenciaarchitektúrák, tervdokumentumok, ütemtervek és üzemeltetési kézikönyvek készítése; mérnökök és architektek mentorálása az automatizálás és az infrastructure as code terén
• ▹Együttműködés az egészségügyi üzletág többfunkciós csapataival az üzleti prioritások skálázható, biztonságos és megfelelő adat- és AI-megoldásokká alakításához
• ▹Újrahasznosítható architektúra-minták kialakítása ágens-alapú AI-megoldásokhoz, beleértve az ágensvezénylést, a retrieval-augmented generationt, az eszközintegrációt, az ember-a-hurokban kontrollokat, az értékelést, a megfigyelhetőséget és a kormányzást

Elvárások

• ▹Informatikai, információtechnológiai, mérnöki vagy kapcsolódó területen szerzett alapdiploma
• ▹6+ év tapasztalat felhőarchitektúra, felhőmérnöki vagy szorosan kapcsolódó műszaki szerepkörben
• ▹Gyakorlati szakértelem AWS-megoldások tervezésében, ideértve az identitás- és hozzáférés-kezelést, a tárolást, a számítást, a serverless, az adat- és a biztonsági szolgáltatásokat
• ▹Tapasztalat legalább egy vállalati adatplatformmal, például Snowflake-kel vagy Palantir Foundry-val
• ▹Tapasztalat AI/ML- vagy GenAI-infrastruktúra tervezésében és szállításában, beleértve az adatpipeline-okat, a telepítést, a monitorozást és a kormányzást
• ▹Az adatkormányzás, az adatminőség, az adatvédelem, a biztonság és a szabályozott adatok (PII/PHI, GxP-környezet) szempontjainak ismerete
• ▹Python és SQL, valamint infrastructure-as-code eszközök (pl. Terraform vagy CloudFormation) ismerete
• ▹Tapasztalat GenAI- és ágens-alapú AI-megoldások tervezésében vagy szállításában, beleértve a nagy nyelvi modellekre épülő alkalmazások architektúráját, a retrieval-augmented generationt, az ágensvezénylést, az eszközintegrációt, az értékelést, a monitorozást és a felelős AI kontrollokat

Előny

• ▹Mester- vagy doktori fokozat kapcsolódó szakterületen
• ▹AWS-tanúsítványok, például Solutions Architect, Data Analytics vagy Machine Learning Specialty
• ▹Tapasztalat klinikai, kutatási, gyártási, szabályozási, kereskedelmi vagy ellátásilánc-adatokkal egészségügyi vagy élettudományi környezetben
• ▹Tapasztalat architektúra-kormányzási fórumok vezetésében, valamint vállalati szabványok, adatszármazás (lineage), metaadat- vagy integrációs gyakorlatok kialakításában
• ▹Tapasztalat skálázható, többszolgáltatásos adat- és AI-platformok szállításában szabályozott környezetben
• ▹Tapasztalat az ágens-alapú munkafolyamatok alkalmazásában szabályozott egészségügyi vagy élettudományi használati esetekre, biztonsági, adatvédelmi, auditálhatósági és emberi felügyeleti kontrollokkal

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Sokszínű, befogadó és rugalmas munkakultúra
• ▹Személyes fejlődési és karrierlehetőségek világszerte

A munkáltatóról

A Merck egészségügyi, élettudományi és elektronikai megoldásokkal dolgozik. Az egészségügyi üzletág onkológiai, neurológiai és termékenységi területeken fejleszt gyógyszereket, intelligens eszközöket és innovatív technológiákat, hat kontinensen működő csapatokkal.