Senior Manager, AI Implementations

🕒 vor 3 Monaten

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

💵 $137.400 - $182.400 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🤖 Künstliche Intelligenz

👻 Geisterscore 19%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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BeOne Medicines

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 2010

🧬 Biotechnologie

🏥 Gesundheitswesen

💊 Pharmazie

Biotechnology • Healthcare • Pharmaceuticals

BeOne Medicines ist ein globales Onkologieunternehmen mit Sitz in der Schweiz, das innovative Therapien entdeckt und entwickelt, die für Krebspatientinnen und -patienten weltweit erschwinglicher und besser zugänglich sind. Mit einem Portfolio, das Hämatologie und solide Tumoren abdeckt, beschleunigt BeOne die Entwicklung seiner vielfältigen Pipeline neuartiger Therapeutika durch interne Kompetenzen und Kooperationen. Mit einem globalen Team von mehr als 11.000 Mitarbeitenden auf sechs Kontinenten setzt sich das Unternehmen dafür ein, den Zugang zu Arzneimitteln für deutlich mehr Patientinnen und Patienten, die sie benötigen, grundlegend zu verbessern.

Beschreibung

• Lead creation and ongoing governance of a semantic layer on top of the commercial and medical data warehouse. • Partner with data engineering, BI, MDM, and business stakeholders to define how patient, HCP, account, field insight, engagement, journey, patient-level, and medical/commercial data assets should be represented for AI use. • Translate data definitions and business context into reusable metadata, ontologies, knowledge objects, and retrieval patterns that improve AI model grounding. • Support the design of an insight generation engine on top of the data and semantic layers. • Define evaluation criteria for data readiness, retrieval quality, insight accuracy, confidence, freshness, source attribution, and business actionability. • Coordinate across Commercial, Medical, field, compliance, privacy, legal, and technology teams to ensure AI guardrails for free-text inputs and field-collected insights are implemented correctly. • Validate and continuously improve RAG-based chat interfaces across Commercial and Medical teams. • Enhance existing RAG and GenAI models to generate meeting-ready decks, briefs, summaries, talking points, and insight narratives based on unstructured commercial and medical content. • Ensure end-to-end customer and patient journey solutions leverage AI capabilities in the intended manner, grounded in BeOne's data landscape. • Write code and build prototypes, scripts, prompts, evaluation harnesses, APIs, or workflow automations to test and accelerate new AI capabilities.

🎯 Anforderungen

• BS Degree with 7+ years of experience across data products, AI/ML, GenAI implementation, data engineering, BI, or commercial/medical technology in enterprise environments. • 3+ years of recent oncology experience focused on patient journeys, patient-level data, customer/HCP engagement, commercial domain, medical domain, and related domain knowledge. • Strong understanding of pharmaceutical/biotech commercial and medical data ecosystems, including patient journey data, field insights, CRM/field activity, medical/commercial knowledge assets, omnichannel engagement, and BI/reporting layers. • Experience building or governing semantic layers, data catalogs, business glossaries, metadata frameworks, ontologies, knowledge graphs, or metrics layers for AI use. • Hands-on experience with GenAI/RAG concepts, including document ingestion, embeddings, vector databases, retrieval strategies, prompt engineering, grounding, evaluation, monitoring, and guardrails. • Coding proficiency in Python and SQL; ability to prototype independently and partner effectively with engineering teams. • Experience with data warehouse, lakehouse, and cloud platforms such as Snowflake, Databricks, AWS, Azure, or GCP; experience with BI tools such as Power BI, Tableau, Qlik, or similar preferred. • Familiarity with LLMOps/MLOps, APIs, workflow automation, data pipelines, and unstructured data processing. • Understanding of data privacy, security, compliance, and responsible AI practices in healthcare/life sciences environments.

🏖️ Vorteile

• Medical • Dental • Vision • 401(k) • FSA/HSA • Life Insurance • Paid Time Off • Wellness • Employee Stock Purchase Plan