Director & Group Head (AI-Systems & Scale) — Novartis

Vollständige Beschreibung

Gehaltsbereich: CHF1,46,300.00 - CHF2,71,700.00 Stellenbeschreibung Zusammenfassung Berufsbezeichnung: Director & Group Head (AI Systems & Scale) #LI-Hybrid Standort: Basel, Schweiz Relocation Support: Diese Rolle hat ihren Sitz in Basel, Schweiz. Novartis kann keine Umzugsunterstützung anbieten: Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie erreichbar sind. Novartis hat eine mutige Strategie verfolgt, um eine unternehmensweite digitale Transformation voranzutreiben. Unser Ziel ist es, Novartis als Branchenführer zu positionieren, indem wir proaktiv digitale Technologien einsetzen, die innovative Ansätze zur Beschleunigung der Wirkstoffforschung und -entwicklung fördern. Durch die Nutzung sowohl interner als auch externer F & E-Daten mit der Leistungsfähigkeit von Data Science, prädiktiven Modellen, generativer KI und maschinellem Lernen ist es unser Ziel, neue Ziele zu identifizieren, effektivere therapeutische Moleküle zu erstellen, Arzneimittelpharmakokinetik und Sicherheitsrisiken besser vorherzusagen, das Design klinischer Studien zu verfeinern und Entwicklungszyklen deutlich zu verkürzen. Das AI4R-Team leitet Novartis Biomedical Research (BR) bei der Erforschung und Anwendung fortschrittlicher KI- und ML-Methoden, um neue Erkenntnisse in der Wirkstoffforschung zu generieren und die Effizienz der Wirkstoffforschung zu beschleunigen und zu verbessern, während es sich auf die Bedürfnisse der Patienten konzentriert. AI4R arbeitet mit Wirkstoffforschungsteams zusammen, erhöht das Niveau der KI-Expertise in der biomedizinischen Forschung (BR) und stellt sicher, dass die BR-Wissenschaft mit dem sich schnell entwickelnden Ökosystem der KI-Technologien Schritt hält, indem sie sich mit KI-Führungskräften in Wissenschaft und Industrie verbindet. Dies ist eine Führungsrolle für die AI Systems & Scale-Gruppe innerhalb von AI4R und wird mit einer starken technischen und Projektführung, einer kritischen Bewertung und einem spezialisierten Einsatz von Computer-, Daten-, Modell-, Code- und Agentenplattformen für eine schnelle Aktivierung und Übernahme von KI-Ansätzen, Algorithmen, Modellen und Workflows beauftragt, um die Auswirkungen auf wichtige Bereiche der biomedizinischen Forschung zu maximieren, die möglicherweise dazu führen werden, bessere Medikamente schneller zu entwickeln. Stellenbeschreibung Treten Sie in eine Führungsrolle ein, die die Zukunft der KI in großem Maßstab gestaltet, wo fortschrittliche Agentensysteme und KI-Plattformen für Unternehmen die Art und Weise verändern, wie biomedizinische Forschung betrieben wird. Als Director & Group Head (AI-Systems & Scale) werden Sie das Design und den Einsatz von KI-Systemen der nächsten Generation vorantreiben, sodass Wissenschaftler Daten, Modelle und intelligente Workflows nahtlos nutzen können, um die Wirkstoffforschung zu beschleunigen. Sie leiten leistungsstarke Engineering-Teams, definieren skalierbare Architekturen und stellen sicher, dass KI-Lösungen robust, verwaltet und wirkungsvoll sind - und bringen innovative Therapien den Patienten schneller näher. Wichtigste Zuständigkeiten Definieren und leiten Sie die mehrjährige Roadmap für skalierbare KI-Systeme, Plattformen und agentische Architekturen in der gesamten Forschung.

• Leitung und Skalierung multidisziplinärer Teams, die produktionsfähige KI-Systeme und intelligente Anwendungen bereitstellen.
• Etablierung von Referenzarchitekturen für agentische Systeme, einschließlich Orchestrierung, Abrufen, Speicher und Mensch-in-the-Loop-Kontrollen.
• Erstellen und Standardisieren von Agentic-Plattformen für Unternehmen mit wiederverwendbaren Komponenten, Workflows und Evaluierungsframeworks.
• Definieren und Erzwingen von maschinellem Lernen und großen Sprachmodellbetriebsstandards für die Entwicklung von KI-Systemen.
• Eigene Agentenqualitäts- und Sicherheitstechnik, einschließlich Leitplanken, Richtliniendurchsetzung und Fehlererkennungsmechanismen.
• Skalierbare Deployment-Strategien vorantreiben und dabei Leistung, Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Multi-Tenant-Architektur sicherstellen.
• Definieren Sie Leistungskennzahlen, die die Systemeffektivität mit wissenschaftlichen Ergebnissen verbinden, einschließlich Genauigkeit, Robustheit und Effizienz.
• Partnerschaft mit Daten-, Sicherheits- und Plattformteams, um Governance, Compliance und verantwortungsvolle Datennutzung sicherzustellen.
• Förderung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und des Portfoliomanagements, um wirkungsvolle KI-Systeminitiativen zu priorisieren und Doppelarbeit zu reduzieren. Grundlegende Anforderungen
• Demonstrierte Erfahrung bei der Entwicklung von maschinellen Lernfähigkeitsinitiativen in mehreren Wirkstoffforschungsdomänen und -teams.
• Starke Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen in Funktionsbereichen wie Computati