Data Science Lead - AI/ML Solutions

О компании Sanofi

Sanofi — ведущая глобальная компания в области здравоохранения, посвященная чудесам науки для улучшения благополучия людей по всему миру. Работаем более чем в 100 странах и стремимся трансформировать медицину, делая невозможное возможным. Наша миссия включает предоставление жизненно важных вариантов лечения и спасительных вакцин, уделяя приоритетное внимание устойчивости и социальной ответственности.

В настоящее время Sanofi проходит через цифровую трансформацию, уделяя особое внимание ускорению преобразования данных с помощью решений искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Эта стратегическая мера направлена на ускорение НИОКР, повышение производительности, улучшение коммерческих показателей и более быстрое доставление превосходных лекарств и вакцин, улучшая тем самым глобальное здоровье и спасая жизни.

Кто вы

Будучи увлеченным лидером в области Data Science, вы бросаете вызов статус-кво и стимулируете развитие и воздействие AI-решений Sanofi для будущих пациентов. Ваше лидерство и практический опыт в развертывании AI/ML и GenAI решений, наряду с подтвержденным опытом управления техническим жизненным циклом, делают вас необходимым членом нашей команды.

Основные моменты работы

Эта роль требует динамичного и совместного лидера с сильным техническим фоном для руководства разработкой и развертыванием передовых решений на основе машинного обучения, с акцентом на модели GenAI. Основные моменты включают:

Проектирование и разработка моделей

• Руководить проектированием и разработкой индивидуальных компонентов машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM) для AI/ML-конвейеров.
• Контролировать процесс ввода данных, предварительной обработки, поиска и извлечения, Retrieval Augmented Generation (RAG) и тонкой настройки для обеспечения соответствия техническим и бизнес требованиям.

Совместная разработка

• Сотрудничать с инженерами данных, ML Ops, программистами и другими участниками технической команды для разработки и реализации ML решений в межфункциональной среде.

Оценка моделей

• Работать с членами команды data science для разработки, валидации и поддержки надежных решений для оценки производительности моделей, их точности, согласованности и надежности.
• Реализовать оптимизацию моделей для повышения эффективности системы.

Развертывание моделей

• Сотрудничать с командой MLOps для развертывания ML, NLP, LLM и Gen AI моделей в производстве, обеспечивая их надежность, масштабируемость и бесшовную интеграцию.
• Вносить вклад в разработку стратегий развертывания для NLP, LLM и Gen AI моделей.

Внутреннее сотрудничество

• Тесно сотрудничать с командами по продукту, заинтересованными сторонами бизнеса и членами команды data science для интеграции моделей машинного обучения в производственные системы.
• Содействовать коммуникации и сотрудничеству между командами для успешного завершения проектов.

Решение проблем

• Устранять сложные проблемы, связанные с разработкой моделей машинного обучения и конвейеров данных.
• Инновационно разрабатывать решения для преодоления вызовов и улучшения производительности моделей и эффективности системы.

Ключевые функциональные требования и квалификации

Образование и опыт:

• Докторантура или магистратура в смежной количественной дисциплине с сильными навыками программирования.
• Опыт разработки моделей NLP, включая архитектуры трансформеров.
• Профессиональный опыт в области крупномасштабного поиска и извлечения информации, а также работы на должности Backend и/или Software Engineer.