AI Research Scientist

Приєднуйтесь до провідної біофармацевтичної компанії як частина нашої глобальної команди штучного інтелекту та науки про дані в Сінгапурі, регіональному хабі для Азійсько-Тихоокеанського регіону. Визнана The Straits Times і Statista як один з найкращих роботодавців у Сінгапурі протягом чотирьох років поспіль (2020-2023) і компанія з сертифікатом Great Place to Work™, ми маємо понад 25 років діяльності в Сінгапурі.

Як дослідник в сфері штучного інтелекту, ваші обов'язки включатимуть, але не обмежуються наступним:

• Проведення досліджень, оцінок та технічних оцінок моделей штучного інтелекту, методів та фреймворків для підвищення наших можливостей в області AI та програми генеративного AI.
• Проведення досліджень з доцільності та розробка доказових концептів для AI-застосувань для внутрішніх проблем і наборів даних для зниження ризиків доставки AI-інженерії.
• Проактивне інформування про найновіші дослідження в сфері штучного інтелекту.
• Підтримка створення інтелектуальної власності та відкритого випуску наукових артефактів, установлення кращих практик і вирішення відповідних запитів та питань.
• Розробка та впровадження методологій, еталонів і інструментальних засобів для оцінки різних підходів до AI.
• Співпраця з спільнотою науки про дані та штучного інтелекту над спільними проектами та розслідуваннями.
• Робота в рамках агідних методологій як частина інтегрованої команди.
• Допомога в технічному навчанні та обміні знаннями.
• Старші члени матимуть керівні ролі в одній або декількох областях AI, керуватимуть невеликою командою дослідників та забезпечуватимуть активне менторство.

Мінімальна вимога:

• Бакалавр або магістр з штучного інтелекту, машинного навчання, IT, інженерії, комп'ютерних наук або суміжної галузі. PhD є високо цінованим, але не обов'язковим.

Щоб бути успішним у цій ролі, вам потрібно:

• Щонайменше 10 років досвіду роботи в області тренування моделей та їх розгортання у виробничому середовищі.
• Професіоналізм у GenAI, глибокому навчанні, NLP, CV та фреймворках машинного навчання, інші дисципліни AI вважаються корисними.
• Практичний досвід розробки коду і знайомість з науковим обчислювальним стеком Python.
• Розуміння дослідницького ландшафту штучного інтелекту та здатність рецензувати наукові публікації.
• Відмінні навички комунікації для чіткого та лаконічного вираження технічних точок зору старшим зацікавленим сторонам.
• Досвід розробки алгоритмів на C/C++ або Python.
• Знання моделей, заснованих на трансформерах, та досвід роботи з фреймворками глибокого навчання є плюсом.
• Знання у фармацевтичних бізнес-областях, таких як дослідження, клінічні