AI Architect - RDT Artificial Intelligence — Roche

Descrizione completa

A Roche puoi presentarti come te stesso, abbracciato per le qualità uniche che porti. La nostra cultura incoraggia l'espressione personale, il dialogo aperto e i legami genuini, dove siete valorizzati, accettati e rispettati per chi siete, permettendovi di prosperare sia personalmente che professionalmente. Questo è il modo in cui vogliamo prevenire, fermare e curare le malattie e garantire che tutti abbiano accesso alla salute oggi e per le generazioni a venire. Unisciti a Roche, dove ogni voce conta.

La posizione

AI Architect - RDT intelligenza artificiale

Stiamo cercando un AI Architect altamente esperto per prendere piena responsabilità ingegneristica e la proprietà strategica del nostro stack di tecnologia AI aziendale in evoluzione. Uscendo dall'iniziativa di base della piattaforma AI in una capacità embedded enterprise RDT, questo ruolo serve come il centro tecnico visionario che collega flussi di lavoro agentici avanzati con le piattaforme AI e ML tradizionali e con l'infrastruttura core. Potrai progettare un ecosistema di piattaforme enterprise sicuro, robusto e altamente scalabile che consente a team diversi in tutta l'azienda di implementare funzionalità AI all'avanguardia in modo sicuro e conveniente. Come AI Architect istituirai gli standard tecnici per la nostra piattaforma AI tassonomia, gestirai complessi paesaggi multi-cloud e fornitori di hardware, e aziona l'allineamento strutturale attraverso framework di agenti, MLOps e architetture di dati aziendali. La vostra missione principale sarà di influenzare la nostra visione strategica e di tradurla in progetti che lo porteranno in realtà.

L'opportunità

1. Enterprise Tech Stack Architecture & Taxonomy

• Core Design: Architetto e evolve l'architettura di riferimento aziendale basata su capacità e flussi logici, mantenendo la neutralità dei fornitori e consentendo configurazioni multipiattaforma piuttosto che forzare l'allineamento monolitico.
• Piattaforma & App Positioning: Governare la tassonomia AI aziendale, demarcare chiaramente piattaforme di sviluppatori (ad esempio, Galileo, ADP, ML Studio, RAG-as-a-Service) da applicazioni aziendali pronte all'uso (ad esempio, ChatGPT Enterprise, LangSmith).
• Integrazione tecnologica avanzata: Guidare la progettazione tecnica, la prova dei concetti e l'implementazione della produzione per i moduli di attivazione dello sviluppatore core, tra cui le pipeline di rilevamento AI Gateway, PI/PII e gli strati avanzati di sicurezza dei contenuti.

1. Infrastructure Engineering & Hardware Operationalization

• AI Factory Software Layer: Assumere la proprietà tecnica di progettazione, validazione e creazione del framework software POC-ready (orchestrazione, monitoraggio, pianificazione del lavoro e monitoraggio dei costi) necessario per operare ambienti hardware ad alta conformità come il prossimo NVIDIA AI Factory.
• Strategia Hyperscaler: Architect cloud-native multi-region endpoints in AWS, Azure e GCP, garantendo un posizionamento ottimale del carico di lavoro per il servizio e la formazione del modello.
• Multi-Engine Vector Strategy: Definire gli standard strutturali per l'integrazione dei dati e dei livelli di contesto, utilizzando database specializzati ottimali (ad esempio, Qdrant Cloud per la memoria a lungo termine, PostgreSQL PGVector, MongoDB Atlas) collegati in modo nativo in quadri di agente.
• Strategia Agentica: Portare la strategia di una forza lavoro potenziata attraverso gli agenti AI in realtà con il giusto equilibrio tra velocità e stabilità per garantire la consegna garantendo al contempo la conformità delle nostre piattaforme e soluzioni.

1. Tracciabilità, governance e sicurezza

• E2E Traceability Framework: Applicare gli standard di invocazione dell'impresa utilizzando i rigorosi ID di correlazione (business travel mapping), Trace IDs (esecuzione dell'agente indipendente), e Span IDs (sotto flussi o chiamate degli strumenti) attraverso il gateway AI.
• Agent Governance Architecture: Autorizzazione ed esecuzione dei segnali di pre-deployment tecnici, propagazione dell'identità dell'agente e meccanismi di controllo del ciclo di vita per gli agenti autonomi, semi-autonomi, e i fornitori-embedded.
• Risk & Compliance Liaison: Partner a stretto contatto con il team AI Risks & Ethics per implementare processi di assunzione verificabili (tramite ServiceNow e AI Registry) e garantire il rispetto della struttura di sicurezza e privacy