Техлид по производственным данным и AI-платформам (глобальная фармацевтическая компания)

Что предстоит делать

Штаб-квартира: РезюмеМы ищем Tech Lead, который возьмет на себя ответственность за портфель проектов в группе Manufacturing Engineering, создающей data-продукты, от которых зависит работа предприятия. Это практическая руководящая роль, сфокусированная на выводе в эксплуатацию и поддержке manufacturing data-продуктов в валидированной производственной среде, а также на применении ИИ с здравым смыслом в регулируемом контексте.Общая информацияЭта группа создает manufacturing data-продукты, включая мониторинг хода партий в реальном времени, обнаружение аномалий в процессах и аналитику, способствующую повышению выхода годной продукции и производительности. Команда владеет конвейерами данных, облачной платформой, средами и процессом поставки, а также тесно сотрудничает с коллегами по data science для определения задач, предоставления данных и запуска инфраструктуры, необходимой для производственного использования.Роль предполагает руководство небольшой, опытной, междисциплинарной командой и несет ответственность за то, что поставляется, когда поставляется и как работает в эксплуатации. Среда требует дисциплинированного продвижения из DEV в QA и PROD, при строгом соблюдении валидации, контроля изменений, прослеживаемости и документации.Задачи и результаты- Отвечать за поставку портфеля manufacturing data-продуктов от концепции до валидированного производственного использования.- Руководить небольшой, опытной, междисциплинарной командой инженеров данных, инженеров хранилищ данных и full-stack разработчиков.- Решать технические проблемы, останавливающие работу команды, включая сбои конвейеров, производительность и стоимость хранилища, качество данных, интеграцию с заводскими системами и производственные инциденты.- Контролировать продвижение из DEV в QA и PROD, обеспечивая надлежащее выполнение валидации, контроля изменений, прослеживаемости и документации.- Взаимодействовать с data science для формулирования решаемых задач, предоставления понятных данных и сред, а также оценки пригодности моделей для предполагаемого производственного использования.- Оценивать и внедрять подходы с использованием ИИ в разработке, тестировании, документировании и мониторинге, с четким пониманием ограничений регулируемого контекста.- Тесно работать с Product Owners и Product Architects для формирования объема и последовательности работ, четко сообщая о прогрессе, рисках и компромиссах.- Создавать архитектурную документацию, записи решений и операционные runbook, поддерживающие долгосрочную разработку и эксплуатацию.Требуемый опыт- Степень в области инженерии, компьютерных наук или смежной технической дисциплины, либо подтвержденная эквивалентная квалификация.- Три или более года руководства технической поставкой в команде разработки ПО или данных.- Продвинутый SQL с сильным пониманием моделирования данных и осознанием производительности и стоимости.- Сильные навыки Python для production data engineering и сервисов.- Практический опыт работы с AWS в области вычислений, хранения, оркестрации, идентификации и наблюдаемости.- Глубокий опыт работы с облачным хранилищем данных; предпочтительно Snowflake.- Свободное владение Git-процессами, CI/CD, infrastructure as code, а также структурированным продвижением сред и управлением релизами.- Рабочее понимание жизненного цикла машинного обучения, включая оценку моделей, развертывание и мониторинг.- Сильные навыки коммуникации с заинтересованными сторонами и умение оспаривать запросы, предлагая лучшие технические пути.- Хорошее понимание agentic AI.Желательно- Опыт работы в фармацевтике, биотехнологиях, производстве медицинских изделий или другой регулируемой производственной среде.- Знакомство с GxP компьютеризированной валидацией систем, GAMP 5, 21 CFR Part 11, EU Annex 11 или принципами целостности данных ALCOA+.- Опыт работы с MES, историками процессов, такими как OSIsoft PI или AVEVA, пакетными структурами ISA-88, электронными записями партий или LIMS.- Последипломная квалификация в области искусственного интеллекта, машинного обучения или data science.- Практический опыт использования инструментов разработки с поддержкой ИИ в корпоративной среде.- Опыт в области облачной безопасности, платформенной инженерии или оценки и валидации технологий. Для подачи заявки: https://weworkremotely.com/remote-jobs/toptal-tech-lead-manufacturing-data-ai-platforms-global-pharmaceutical-company