Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug

Diese Position ist in Zug, Schweiz oder London, UK angesiedelt.

Sie möchten Ihre Erfahrung im Aufbau von KI-Lösungen zur Dokumentenverständnis nutzen, um unsere führenden Produkte in den Bereichen Steuern, Recht und professionelle Dienstleistungen zu verbessern? Das Dokumentenverständnis ist eine grundlegende Intelligenzschicht, die jede wichtige Fähigkeit unserer rechtlichen KI-Plattform antreibt – von der Suche und Informationsgewinnung bis hin zum agentischen Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel. Sie werden hochmoderne Systeme für semantisches Chunking, Dokumentenanreicherung und Wissensgraphkonstruktion entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, während Sie mit autoritativen rechtlichen, steuerlichen und buchhalterischen Inhalten sowie äußerst vielfältigen Kundendaten arbeiten.

Dies ist eine seltene Gelegenheit, Forschungsprobleme in Publikationsqualität mit unmittelbarem Produktionsimpact zu lösen – Ihre Innovationen werden direkt beeinflussen, wie Millionen von Rechtsfachleuten komplexe rechtliche Dokumente recherchieren, analysieren und darüber nachdenken, während sie die Fähigkeiten vorantreiben, die die nächste Generation intelligenter rechtlicher KI-Agenten ermöglichen.

Sie werden an semantischem Chunking, Dokumentenanreicherung, intelligenter Klassifikation, Informationsgewinnung, Wissensgraphkonstruktion und dem Verständnis tabellarischer Daten für komplexe rechtliche, steuerliche und buchhalterische Inhalte arbeiten. Diese Arbeit bildet die Grundlage für nachgelagerte Such-, Abruf-, Denk- und generative KI-Erlebnisse.

Hauptverantwortlichkeiten

Als Lead Applied Scientist, Document Understanding bei Thomson Reuters werden Sie:

• Semantische Chunking-Systeme für lange, nicht einheitlich strukturierte rechtliche, steuerliche und buchhalterische Dokumente entwerfen und implementieren.
• Dokumentenanreicherungs-Pipelines aufbauen, die Dokumenttypen, Jurisdiktionen, rechtliche Konzepte, Entitäten, Parteien und andere domänenspezifische Metadaten identifizieren.
• Hierarchische und mehrstufige Dokumentklassifikationssysteme unter Verwendung sowohl standardisierter als auch kundenspezifischer Taxonomien entwickeln.
• LLM-basierte und traditionelle NLP-Informationsgewinnungspipelines aufbauen, die Entitäten, Beziehungen, Zitationen, Referenzen und Schlüsselkonzepte aus unstrukturierten Inhalten identifizieren.
• Wissensgraphkonstruktionssysteme entwickeln, die Entitäten, rechtliche Konzepte, Zitationen und Beziehungen über große Dokumentensammlungen extrahieren, normalisieren, verbinden und anreichern.
• Systeme entwerfen, die Einblicke aus komplexen tabellarischen Daten extrahieren, interpretieren und identifizieren, die in rechtlichen, steuerlichen, regulatorischen und buchhalterischen Dokumenten eingebettet sind.
• Dokumentenintelligenzfähigkeiten schaffen, die nachgelagerte Such-, Abruf-, RAG- und agentische KI-Workflows unterstützen.
• Robuste Evaluierungsrahmen für Systeme zum Dokumentenverständnis unter Verwendung von Expertenannotationen, synthetischen Datensätzen und Produktionsmetriken entwerfen.
• Technische Entscheidungen zu Architekturen der Dokumentenanalyse, Chunking-Strategien, Extraktionsmethoden, Klassifikationsansätzen und Wissensdarstellungsrahmen leiten.
• Eng mit Engineering-Teams zusammenarbeiten, um skalierbare, zuverlässige und produktionsbereite KI-Systeme bereitzustellen.
• Technische Führung und Input in die KI-Strategie, Plattformfähigkeiten und langfristige Roadmap-Entscheidungen bieten.
• Angewandte Wissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens innerhalb der Organisation betreuen.

Erforderliche Qualifikationen

Sie passen gut zur Rolle des Lead Applied Scientist, Document Understanding, wenn Sie:

• Ein PhD in Informatik, KI, NLP, Maschinelles Lernen, Informationsabruf oder einem verwandten Bereich haben, mit nachweisbarer Industrieerfahrung nach dem Abschluss in der Entwicklung und Bereitstellung von Dokumentenverständnissystemen in großem Maßstab.
• Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen für das Dokumentenverständnis haben, die über grundlegendes OCR oder Dokumentenparsing hinausgehen und messbare Geschäftsauswirkungen liefern.
• Praktische Kenntnisse in der Dokumentenanalyse, Informationsgewinnung, Klassifikation, Wissensdarstellung, Evaluierung und Produktionsbereitstellung besitzen.
• Erfolgreich fortgeschrittene NLP- und KI-Fähigkeiten von der Forschung bis zur Produktion gebracht haben und verstehen, wie man komplexe, unstrukturierte Inhalte in strukturierte Kenntnisse umwandelt, die Suche, Abruf, Denken und intelligente Workflows antreiben.

Bevorzugte Qualifikationen

Ein kollaborativer Geist, bei dem Sie betreuen können und den Erfolg daran messen, was in der Produktion bereitgestellt und ausgeführt wird. Ein Verständnis dafür, wie große Sammlungen unstrukturierter Dokumente in strukturierte Wissenswerte umgewandelt werden, indem Wissensgraphen aus realen Inhalten erstellt werden und diese zur Verbesserung von Abruf, Denken und KI-Workflows verwendet werden, sowie bedeutungsvolle Einblicke sowohl aus natürlicher Sprache als auch aus komplexen tabellarischen Inhalten zu extrahieren.

Was ist für Sie drin?

• Hybrides Arbeitsmodell: Wir haben ein flexibles hybrides Arbeitsumfeld für unsere bürobasierten Rollen angenommen, während wir ein nahtloses Erlebnis bieten, das digital und physisch verbunden ist.
• Flexibilität & Work-Life-Balance: Flex My Way ist eine Reihe unterstützender Arbeitsplatzrichtlinien, die helfen sollen, persönliche und berufliche Verantwortlichkeiten zu managen, sei es, sich um die Familie zu kümmern, der Gemeinschaft etwas zurückzugeben oder Zeit zum Erfrischen und Zurücksetzen zu finden.
• Karriereentwicklung und Wachstum: Durch die Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Kompetenzentwicklung bereiten wir unser Talent darauf vor, die Herausforderungen von morgen zu bewältigen und reale Lösungen zu liefern.
• Wettbewerbsfähige Branchenleistungen: Wir bieten umfassende Leistungspläne, einschließlich flexibler Urlaubsregelungen, zwei unternehmensweiten Mental Health Days, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für mentale, körperliche und finanzielle Gesundheit.
• Kultur: Global anerkannt, preisgekrönt für Inklusion und Zugehörigkeit, Flexibilität, Work-Life-Balance und mehr.
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