Director & Group Head (AI-Systems & Scale)

Novartis hat eine mutige Strategie angenommen, um eine unternehmensweite digitale Transformation voranzutreiben. Diese Strategie positioniert Novartis als Branchenführer, indem proaktiv digitale Technologien übernommen werden, die innovative Ansätze fördern, um die Arzneimittelentdeckung und -entwicklung zu beschleunigen. Durch die Nutzung interner und externer RD-Daten mit Datenwissenschaft, prädiktiven Modellen, generativer KI und maschinellem Lernen ist das Ziel, neue Ziele zu identifizieren, effektivere therapeutische Moleküle zu schaffen, die Pharmakokinetik und Sicherheitsrisiken von Arzneimitteln besser vorherzusagen, das Design klinischer Studien zu verfeinern und die Entwicklungszyklen erheblich zu verkürzen. Das AI4R-Team leitet die biomedizinische Forschung von Novartis (BR) und erforscht sowie wendet fortschrittliche KI- und ML-Methoden an, um neuartige Erkenntnisse zur Arzneimittelentdeckung zu generieren und die Effizienz der Arzneimittelentdeckung zu beschleunigen und zu verbessern, während der Fokus auf den Bedürfnissen der Patienten liegt.

AI4R arbeitet mit Teams zur Arzneimittelentdeckung zusammen, hebt das Niveau der KI-Expertise in BR und stellt sicher, dass die Wissenschaft von BR mit dem sich schnell entwickelnden Ökosystem der KI-Technologien Schritt hält, indem sie sich mit KI-Führern aus Wissenschaft und Industrie verbindet.

Diese Führungsrolle gehört zur Gruppe AI Systems & Scale innerhalb von AI4R und umfasst starke technische und projektbezogene Führung, kritische Bewertung und spezialisierte Bereitstellung von Rechen-, Daten-, Modell-, Code- und agentischen Plattformen für die schnelle Ermöglichung und Einführung von KI-Ansätzen, Algorithmen, Modellen und Workflows, um die Auswirkungen auf wichtige Bereiche zu maximieren, die zu einer schnelleren Entwicklung besserer Medikamente führen.

Hauptverantwortlichkeiten

• Definieren und Leiten der mehrjährigen Roadmap für skalierbare KI-Systeme, Plattformen und agentische Architekturen in der Forschung.
• Leiten und Skalieren multidisziplinärer Teams, die produktionsreife KI-Systeme und intelligente Anwendungen liefern.
• Einrichten von Referenzarchitekturen für agentische Systeme, einschließlich Orchestrierung, Abruf, Speicher und Mensch-in-der-Schleife-Kontrollen.
• Aufbauen und Standardisieren von unternehmensweiten agentischen Plattformen mit wiederverwendbaren Komponenten, Workflows und Bewertungsrahmen.
• Definieren und Durchsetzen von Standards für maschinelles Lernen und große Sprachmodelloperationen in der Entwicklung von KI-Systemen.
• Verantwortung für die Qualität und Sicherheit von Agenten, einschließlich Schutzvorrichtungen, Durchsetzung von Richtlinien und Mechanismen zur Fehlererkennung.
• Vorantreiben skalierbarer Bereitstellungsstrategien, um Leistung, Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Multi-Tenant-Architektur sicherzustellen.
• Definieren von Leistungskennzahlen, die die Systemeffektivität mit wissenschaftlichen Ergebnissen verknüpfen, einschließlich Genauigkeit, Robustheit und Effizienz.
• Zusammenarbeit mit Daten-, Sicherheits- und Plattformteams, um Governance, Compliance und verantwortungsbewusste Datennutzung sicherzustellen.
• Fördern der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und des Portfoliomanagements, um hochwirksame KI-Systeminitiativen zu priorisieren und Duplikationen zu reduzieren.

Wesentliche Anforderungen

• Nachgewiesene Erfahrung in der Leitung von Initiativen zur Entwicklung von maschinellen Lernfähigkeiten in mehreren Bereichen der Arzneimittelentdeckung und -teams.
• Starke Erfahrung in der Anwendung von maschinellem Lernen in funktionalen Bereichen wie computergestützter Chemie oder Proteinmodellierung.
• Nachgewiesene Expertise im Training großer Modelle, einschließlich Hochleistungsrechnen, Cloud-Umgebungen und verteilten Systemen.
• Tiefe Neugier und Leidenschaft für biomedizinische Wissenschaften und therapeutische Entdeckung.
• Starke Fähigkeit, komplexe Konzepte des maschinellen Lernens klar sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern zu erklären.
• Mindestens 10+ Jahre Erfahrung in Innovation, Entwicklung, Bereitstellung und Unterstützung von Lösungen für maschinelles Lernen.
• Starke Programmierkenntnisse in Python und Deep-Learning-Frameworks, mit Erfahrung in der Verwendung von Versionskontrollsystemen.
• Nachgewiesene Fähigkeit, Komplexität zu managen, Stakeholder auszurichten und Ergebnisse in matrixartigen Umgebungen zu liefern.

Wünschenswerte Anforderungen

• Erfahrung im Aufbau von unternehmensweiten agentischen Plattformen mit Orchestrierung, Speicher- und Abrufsystemen.
• Expertise in den Abläufen des maschinellen Lernens und der Bereitstellung großer Modelle mit Überwachung und Drift-Erkennung.

Engagement für Vielfalt und Inklusion

Novartis verpflichtet sich, ein herausragendes, inklusives Arbeitsumfeld und vielfältige Teams aufzubauen, die die Patienten und Gemeinschaften, die wir bedienen, repräsentieren.

Zugänglichkeit und Unterbringung

Novartis verpflichtet sich, mit allen Personen zusammenzuarbeiten und angemessene Unterkünfte bereitzustellen. Wenn Sie aufgrund einer medizinischen Erkrankung oder Behinderung eine angemessene Unterbringung für einen Teil des Rekrutierungsprozesses benötigen, senden Sie bitte eine E-Mail und teilen Sie die Art Ihrer Anfrage sowie Ihre Kontaktdaten mit. Bitte geben Sie die Stellenanforderungsnummer in Ihrer Nachricht an.

Vorteile und Belohnungen

Erfahren Sie mehr über all die Möglichkeiten, wie wir Ihnen helfen, persönlich und beruflich zu gedeihen.