Remote AI/ML Architect for Global Life Sciences

Fusion Consulting; United States; Remote; USD 120,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote work по Японии (при проекте)

Job summary

Fusion Consulting ищет опытного специалиста по разработке AI/ML в глобальной Life Sciences среде. Ваша задача — проектировать и внедрять масштабируемые модели, работать над предиктивной аналитикой и интеграциями с корпоративными системами.

У пользователя будет тесное взаимодействие с инженерами данных и бизнес‑заинтересованными сторонами. Уточняется работа над облачными ML-платформами, MLOps-практиками и поддержкой продакшн‑окружения.

Qualifications

• Опыт разработки AI/ML: проектирование, обучение и развёртывание моделей.
• Знание Python и ML-фреймворков (TensorFlow, PyTorch, Scikit‑learn).
• Опыт построения ETL/пайплайнов данных и инженерии признаков.
• Навыки интеграции моделей через REST API и корпоративные приложения.
• Опыт работы с облачными платформами ML (Azure ML, SageMaker, Vertex AI).
• Понимание MLOps: версионирование, мониторинг, CI/CD.

Responsibilities

• Разработка масштабируемых AI/ML моделей для аналитики и предсказаний.
• Интеграция ML-решений с корпоративными платформами и системами AFP‑related.
• Создание API и компонентов интеграции между моделями и существующими приложениями.
• Мониторинг качества, производительности и надёжности моделей в продакшене.
• Сотрудничество с инженерами данных и бизнес-стейкхолдерами для соблюдения требований.

Skills

AI/ML Development

Python

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Data pipelines

Feature engineering

REST APIs

Cloud ML Platforms

MLOps

SAP familiarity

Коммуникационные навыки

Tools

Azure Machine Learning

AWS SageMaker

Google Vertex AI

Job description

Fusion Consulting ищет опытного специалиста по разработке AI/ML в глобальной Life Sciences среде. Ваша задача — проектировать и внедрять масштабируемые модели, работать над предиктивной аналитикой и интеграциями с корпоративными системами.

У пользователя будет тесное взаимодействие с инженерами данных и бизнес‑заинтересованными сторонами. Уточняется работа над облачными ML-платформами, MLOps-практиками и поддержкой продакшн‑окружения.