Штаб-квартира:

Жалпы маалымат Бул топ өндүрүш маалыматтарынын продуктуларын, анын ичинде реалдуу убакытта партиянын прогрессин көзөмөлдөө, процесс аномалияларын аныктоо жана анализдөө, өндүрүмдүүлүктү жана өндүрүмдүүлүктү жогорулатуу үчүн иштеп чыгат. Команда маалыматтардын трубкаларын, облак платформасын, чөйрөлөр жана жеткирүү ээси, жана маалымат илиминин кесиптештери менен жакындан иштешип, көйгөйлөрдү аныктоо, маалыматтарды берүү жана өндүрүш үчүн зарыл болгон инфраструктураны иштетүү үчүн иштешет. Роль кичинекей, жогорку, көп дисциплиналуу команданы жетектейт жана эмне жөнөтүлгөнү, качан жөнөтүлгөнү жана кандай иштөөсү үчүн жоопкерчиликти алып жүрөт. Бул чөйрө DEVден QAга PRODге дисциплиндүү көтөрүлүштү талап кылат, валидация, өзгөрүүлөрдүн контролу, издөө жана документация катуу иштелип чыккан. Талаптар жана жеткирүүчүлөр - Концепциядан валидацияланган өндүрүшкө чейин өндүрүш маалыматтарынын продуктуларын өздүк жеткирүү. - Дата инженерлеринин, склад инженерлеринин жана толук stack иштеп чыгуучулардын кичинекей, жогорку, көп дисциплиналуу командасын жетектөө. - Команданы токтоткон техникалык маселелерди чечүү, анын ичинде трубкалардын каталары, складдын иштөөсү жана баасы, маалыматтардын сапаты, заводдун системалары менен интеграциялоо жана өндүрүш окуялары.

- DEVден QAга PRODго чейинки прогрессти көзөмөлдөө, тастыктоо, өзгөртүүлөрдү башкаруу, издөө жана документацияны туура аткарууну камсыз кылуу. - Маалымат илимине партнер болуп, чечилиши мүмкүн болгон көйгөйлөрдү түзүү, жакшы түшүнүлгөн маалыматтарды жана чөйрөлөрдү камсыз кылуу, моделдердин максаттуу өндүрүшкө ылайыктуулугун баалоо. - Өнүктүрүү, тестирлөө, документация жана мониторингге AI-ассоциацияланган ыкмаларды баалоо жана киргизүү, регламенттелген контексттин чектөөлөрү боюнча ачык чечимдер менен. - Продукт ээлери жана продукт архитекторлору менен жакындан иштешүү, максат жана сегментацияны түзүү, прогресс, тобокелдик жана соода-сатыктарды ачык билдирүү. - Архитектура документациясын, чечимдерди жана узак мөөнөттүү жеткирүү жана операцияларды колдогон иш-аракеттерди колдогон иш-аракеттерди колдоо. Негизги тажрыйба - инженерия, компьютер илиминин даражасы же ага байланыштуу техникалык дисциплина же эквиваленттүү көрсөтүлгөн мүмкүнчүлүк. - Программалык камсыздоо же маалыматтар командасы үчүн үч же андан көп жыл жетектөөчү техникалык жеткирүү. - Дагы бир SQL менен күчтүү маалыматтарды моделдөө чечими жана натыйжалуулугу жана чыгымдар жөнүндө маалымат. - Продукциялык маалыматтар инженериясы жана кызматтары үчүн күчтүү Python. - АWS тажрыйбасы боюнча AWS тажрыйбасы, сактоо, оркестрация, идентификация жана байкоо. - Cloud маалыматтары менен терең тажрыйба; Snowflake артыкчылыктуу. - Git-based workflows, CI / CD, инфраструктура катары код, структураланган чөйрө жана чыгаруу башкаруу. - Машиналык окутуу жашоо циклинин иш түшүнүгү, моделдин баалоосу, жайгаштырылышы жана мониторинги.

- Жакшы өнөктөштөр менен байланышуу жөндөмдөрү жана өтүнмөлөрдү жакшыраак техникалык жолдор менен сыноо үчүн чечим кабыл алуу. - Агенттик ИИни жакшы түшүнүү. Жакшы - фармацевтикалык, биотехникалык, медициналык жабдуулар же башка регламенттелген өндүрүш чөйрөсүндө тажрыйба. - GxP компьютердик системанын валидациясы, GAMP 5, 21 CFR Part 11, EU Annex 11 же ALCOA + маалыматтардын интеграциясынын принциптери менен таанышуу. - MES, OSIsoft PI же AVEVA, ISA-88 партиялык структуралары, электрондук партиялык жазуу же LIMS сыяктуу процесс тарыхчыларына чыгуу. - Жасалма интеллект, машина үйрөнүү же маалымат илиминде аспирантурада квалификация. - Бизнес чөйрөсүндө AI-ассоциацияланган өнүктүрүү аспаптары менен практикалык тажрыйба. - Cloud Security, Platform Engineering же технологияны баалоо жана валидациялоо..

Кандайча кайрылуу керек: https://weworkremotely.com/remote-jobs/toptal-tech-lead-manufacturing-data-ai-platforms-global-pharmaceutical-company