Deployment Lead, Life Sciences

О позиции

Команда Forward Deployed Engineering OpenAI сотрудничает с клиентами, превращая прорывы в исследованиях в производственные системы. Вы будете работать на стыке доставки клиентам и разработки платформенной инфраструктуры. Роль ориентирована на вертикаль Life Sciences, где предстоит партнёрство с фармкомпаниями, клиническими исследовательскими организациями и другими поставщиками данных и услуг для развертывания технологий нового поколения ИИ. Роль предлагает высокую степень автономии и требует глубокого погружения в рабочие процессы клиентов.

Будет плюсом

• Опыт работы с фармацевтическими компаниями или CRO
• Знание регуляторных требований в здравоохранении (HIPAA, GxP)
• Опыт миграции legacy систем на cloud-native архитектуру
• Знакомство с ML Ops практиками и MLOps pipelines
• Опыт в scientific computing или биоинформатике
• Наличие публикаций или выступлений в научных сообществах

Условия

• Возможность влияния на доставку передовых ИИ-технологий в наукоемкие индустрии
• Работа с лучшими исследователями и инженерами в области искусственного интеллекта
• Высокий уровень автономии и ответственности за результаты
• Релокационная поддержка (relocation assistance)
• Гибридный формат работы (3 дня в офисе в неделю)
• Путешествия до 50% (по запросу — больше) для работы с клиентами
• Конкурентоспособный пакет компенсаций и equity
• Возможность масштабного профессионального роста и обучения

Навыки

• Project Management
• Technical Delivery
• Life Sciences
• Pharmaceutical Industry
• Clinical Research
• Change Management
• AI/ML Systems
• LLM Deployment
• System Architecture
• Python
• Cloud Infrastructure
• Data Integration
• Stakeholder Management
• Executive Communication
• Solution Patterns
• ROI Analysis
• KPI Design
• AWS/GCP/Azure

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о самом сложном проекте по доставке ИИ-системы для клиента в регулируемой индустрии. Как вы обеспечивали соответствие требованиям и какие trade-offs принимали?
2. Как вы структурируете переход от proof-of-concept к production deployment, особенно когда нужно учитывать multiple stakeholders с разными priorities?
3. Приведите пример, когда вам пришлось изменить технический план в процессе реализации. Что привело к изменению и как вы коммуницировали это заказчику?
4. Как вы измеряете успешность деплоймента для клиента? Какие метрики используете и почему именно их выбрали?
5. Расскажите о ситуации, когда вы выявили критическую проблему в архитектуре решения только после начала production эксплуатации. Как её решили?