Portugal
NOS
Amgen
Senior AI Engineer
Portugal
Lisbon, Portugal
PythonJavaAWSGCPDockerKubernetes
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CHANCENGLEICHHEIT
KARRIEREKATEGORIE Information Systems
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ERKLÄRUNG Amgen ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert und Sie unabhängig von Ihrer Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexuellen Orientierung, Geschlechtsidentität, Nationalität, Ihrem Status als geschützter Veteran, Behinderungsstatus oder jedem anderen gesetzlich geschützten Merkmal berücksichtigt.
Wir werden sicherstellen, dass Menschen mit Behinderungen angemessene Vorkehrungen erhalten, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgespräch teilzunehmen, wesentliche Aufgaben zu erfüllen und andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten.
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STELLENBESCHREIBUNG
Treten Sie unserem Team im AMGEN Capability Center Portugal bei, das kontinuierlich als eines der Top-Unternehmen in der Best Workplaces(TM) Rangliste von Great Place to Work(R) in Portugal anerkannt wird. Im Jahr 2026 wurden wir erneut als eines der besten Arbeitgeber des Landes (Kategorie 201-500 Mitarbeiter) ausgezeichnet, was unser Engagement für ein außergewöhnliches Mitarbeitererlebnis und eine herausragende Arbeitsplatzkultur bestätigt.
Wir sind ein Team von über 500 talentierten Mitarbeitern, die mehr als 30 Funktionen und Fachgebiete abdecken und über 40 Nationalitäten repräsentieren. Gemeinsam bringen wir vielfältige Perspektiven und berufliche Hintergründe ein, um die Zukunft des Gesundheitswesens durch Innovation und Technologie mitzugestalten.
Dies ist Ihre Gelegenheit, eine Welt voller Möglichkeiten in Bereichen wie Data & Analytics, Digital, Technology & Innovation, Cybersecurity, R&D Operations, Global Distribution, Finance, Regulatory Affairs, General & Administrative, Human Resources und vielen mehr zu erkunden.
Unser AMGEN Büro im Herzen von Lissabon fördert eine Kultur der Innovation, Exzellenz und des Sinns. Kommen Sie zu uns bei AMGEN und unterstützen Sie unsere Mission: To Serve Patients.
Was wir bei AMGEN tun, ist für das Leben der Menschen wichtig.
Wir suchen einen Senior AI Engineer – die Senior-Einzelbeitragsautorität von Amgen beim Aufbau und der Skalierung von End-to-End machine-learning und generativen KI-Plattformen.
An der Schnittstelle von technischer Exzellenz und Data-Science-Enablement entwerfen Sie die Kernservices, die Infrastruktur und die Governance-Kontrollen, die es Hunderten von Praktikern ermöglichen, Modelle – klassisches ML, deep learning und LLMs – sicher und kostengünstig zu prototypisieren, zu implementieren und zu überwachen. Als „Player-Coach“ legen Sie die Plattformstrategie fest, definieren technische Standards und arbeiten mit den DevOps, Security, Compliance und Product Teams zusammen, um ein reibungsloses, Enterprise-Grade KI-Entwicklererlebnis zu bieten.
Objekte in Ihrer Zukunft sind näher als sie scheinen. Kommen Sie zu uns.
Rollen & Verantwortlichkeiten
- Entwicklung von End-to-End ML-Pipelines – Datenerfassung, Feature Engineering, Training, Hyperparameter-Optimierung, Evaluierung, Registrierung und automatisierte Promotion – unter Verwendung von Kubeflow, SageMaker Pipelines, Open AI SDK oder gleichwertigen MLOps-Stacks.
- Härtung von Forschungscode zu produktionsreifen Microservices, Verpackung von Modellen in Docker/Kubernetes und Bereitstellung sicherer REST, gRPC oder ereignisgesteuerter APIs für den Verbrauch durch nachgelagerte Anwendungen.
- Erstellung und Wartung von full-stack KI-Anwendungen durch Integration von Modellservices mit leichten UI-Komponenten, Workflow-Engines oder Business-Logic-Schichten, damit Erkenntnisse mit Sub-Second-Latenz die Benutzer erreichen.
- Optimierung von Leistung und Kosten im großen Maßstab – Auswahl geeigneter Algorithmen (Gradient-Boosted Trees, Transformer, Zeitreihenmodelle, klassische Statistik), Anwendung von Quantisierung/Pruning und Abstimmung von GPU/CPU Auto-Scaling-Richtlinien zur Erfüllung strenger SLA-Ziele.
- Umfassende Instrumentierung der Beobachtbarkeit – Echtzeit-Metriken, verteilte Ablaufverfolgung, Drift- und Bias-Erkennung sowie Benutzerverhaltensanalyse – ermöglicht schnelle Diagnose und kontinuierliche Verbesserung von Live-Modellen und Anwendungen.
- Einbettung von Sicherheits- und Responsible-AI-Kontrollen (Datenverschlüsselung, Zugriffsrichtlinien, Lineage-Tracking, Erklärbarkeit und Bias-Überwachung) in Zusammenarbeit mit den Security-, Privacy- und Compliance-Teams.
- Bereitstellung wiederverwendbarer Plattformkomponenten – Feature Stores, Model Registries, Experiment-Tracking-Bibliotheken – und Evangelisierung von Best Practices, die die Entwicklungsgeschwindigkeit über die Squads hinweg erhöhen.
- Durchführung explorativer Datenanalysen und Feature-Ideenfindung auf komplexen, hochdimensionalen Datensätzen zur Information der Algorithmenauswahl und Gewährleistung der Modellrobustheit.
- Partnerschaft mit Data Scientists zur Prototypenerstellung und zum Benchmarking neuer Algorithmen, mit Beratung zu Skalierbarkeits-Trade-offs und Produktionsreife, während die Modellleistungs-KPIs mitverantwortet werden.
Must-Have-Skills
- 3-5 Jahre Erfahrung in AI/ML und Enterprise Software.
- Umfassende Beherrschung von machine-learning Algorithmen – Regression, Baum-basierte Ensembles, Clustering, Dimensionsreduktion, Zeitreihenmodelle, deep-learning Architekturen (CNNs, RNNs, Transformer) und moderne LLM/RAG-Techniken – mit dem Urteilsvermögen, die richtige Methode für ein gegebenes Geschäftsproblem auszuwählen, abzustimmen und zu operationalisieren.
- Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Auswahl und Integration von KI SaaS/PaaS Angeboten und beim Aufbau benutzerdefinierter ML-Services im großen Maßstab.
- Expertenkenntnisse in GenAI-Tools: Vektordatenbanken, RAG-Pipelines, Prompt-Engineering-DSLs und Agenten-Frameworks (z. B. LangChain, Semantic Kernel).
- Beherrschung von Python und Java; Containerisierung (Docker/K8s); Cloud (AWS, Azure oder GCP) und modernes DevOps/MLOps (GitHub Actions, Bedrock/SageMaker Pipelines).
- Starke Fähigkeiten im Business Case – in der Lage, TCO vs. NPV zu modellieren und Trade-offs an Führungskräfte zu präsentieren.
- Außergewöhnliches Stakeholder-Management; kann komplexe technische Konzepte in prägnante, ergebnisorientierte Narrative übersetzen.
Soft Skills
- Ausgezeichnete analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz.
- Starke verbale und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten
- Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit globalen, virtuellen Teams
- Hohes Maß an Initiative und Eigenmotivation.
- Fähigkeit, mehrere Prioritäten erfolgreich zu managen.
- Teamorientiert, mit Fokus auf das Erreichen von Teamzielen.
- Fähigkeit, schnell zu lernen, organisiert und detailorientiert zu sein.
- Starke Präsentations- und Redefähigkeiten.
Good-to-Have-Skills
- Erfahrung in der Biotechnologie- oder Pharmaindustrie ist ein großes Plus
- Veröffentlichte Vordenkerrolle oder Konferenzvorträge zur Einführung von Enterprise GenAI.
- Master-Abschluss in Informatik und/oder Data Science
- Vertrautheit mit agilen Methoden und Scaled Agile Framework (SAFe) für die Projektabwicklung.
Gehaltsspanne 51 065,45 EUR - 69 088,55 EUR
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