LRL Tech (Clinical Tech Lead)

W Lilly łączymy troskę z odkrywaniem, aby poprawić jakość życia ludzi na całym świecie. Jako globalny lider w dziedzinie opieki zdrowotnej z siedzibą w Indianapolis w stanie Indiana, nasi pracownicy pracują nad odkrywaniem i dostarczaniem przełomowych leków, poprawą zarządzania chorobami oraz realizacją działalności filantropijnej i wolontariackiej. Priorytetem jest dla nas wysiłek w pracy i stawianie ludzi na pierwszym miejscu. Poszukujemy osób zdeterminowanych, aby wpłynąć na jakość życia na całym świecie.

Jako Technical Lead for Automation & AI in the Clinical Domain, będziesz architektem i dostawcą rozwiązań z zakresu automatyzacji i AI przy użyciu najnowocześniejszych technologii, skupiając się na modelach bazowych i dużych modelach językowych. Będziesz współpracować z interesariuszami biznesowymi, aby zrozumieć wymagania i zaprojektować spersonalizowane rozwiązania AI, które rozwiązują skomplikowane wyzwania. Przyspieszysz adopcję AI w całej firmie, zwłaszcza w aplikacjach statystycznych i danych, oraz poprowadzisz przypadki użycia AI w projektach klinicznych od początku do końca, w tym rozwój protokołu, zarządzanie miejscami i przegląd danych.

• Współpraca z interesariuszami: Pracuj z klinicznymi interesariuszami, aby zrozumieć potrzeby biznesowe, wyzwania i projektować skalowalne, niezawodne rozwiązania AI.
• Priorytety biznesowe: Wykorzystaj wiedzę na temat celów biznesowych do określania wymagań i rozwiązań dla specyficznych potrzeb.
• Ekspertyza technologiczna: Wykazuj się głęboką wiedzą na temat modelów bazowych i dużych modeli językowych, technologii AI i frameworków.
• Innowacja: Identyfikuj wyzwania i możliwości innowacji w przestrzeni klinicznej, dostarczając skuteczne rozwiązania.
• Rozwój POC: Twórz proof-of-concepty, aby potwierdzić i demonstrować skuteczność rozwiązań AI.
• Najlepsze praktyki: Definiuj najlepsze praktyki dla AI/ML i zarządzaj cyklem życia AI.
• Współpraca interdyscyplinarna: Współpracuj z różnymi funkcjami, aby tworzyć i wdrażać rozwiązania AI za pomocą NLU, ML i AI.
• Wdrażanie modeli: Projektuj, buduj i wdrażaj modele predykcyjne oraz analizy statystyczne, aby rozwiązywać problemy biznesowe i optymalizować procesy.
• Walidacja modeli: Przeprowadzaj gruntowne testy i walidację, aby zapewnić dokładność, niezawodność i skalowalność.
• Dostarczanie przypadków użycia AI: Współpracuj z innymi zespołami AI, aby efektywnie dostarczać wysoko uderzające przypadki użycia AI.
• Plan adopcji AI: Opracowuj i realizuj plany adopcji AI, eksplorując nowe pomysły i partnerstwa.
• Wybór narzędzi: Wybieraj odpowiednie narzędzia i modele AI, budując i trenując je za pomocą Pythona i innych darmowych technologii.
• Współpraca zespołowa: Pracuj z zespołami nad tworzeniem rozwiązań AI, które generują nową treść przy użyciu rozumienia języka i uczenia maszynowego.
• Mentorstwo: Udzielaj wsparcia technicznego i mentoring