Director, Model Research & Development

Thomson Reuters Labs ist die globale Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Thomson Reuters. Wir bringen Wissenschaftler, Ingenieure und Fachexperten zusammen, um aufkommende Technologien zu erkunden und überzeugende neue KI-Produkte zu entwickeln. Unsere Innovationen helfen Fachleuten, bessere Entscheidungen schneller zu treffen – beispielsweise mit intelligenten rechtlichen Assistenten, automatisierten Compliance-Workflows oder agentischen Steuer-Engines.

Wir suchen stets kreative, anpassungsfähige Wissenschaftler und Ingenieure, die gerne schwierige Probleme lösen, die wichtig sind. Thomson Reuters Labs entwickelt und liefert maßgeschneiderte Modelle für professionelle Workflows, die fiduziarische KI erfordern. Die Thomson LLM-Modellfamilie wurde entwickelt, indem führende Open-Weight-Modelle auf jahrzehntelangen, autoritativen Inhalten von Thomson Reuters trainiert wurden, mit Tausenden von Stunden an Input von Fachexperten.

Der Direktor für Modellforschung und -entwicklung ist verantwortlich für die technische Leitung des Forschungsprogramms, einschließlich der Weiterentwicklung der Post-Training- und Datenstrategie, die fähige Basismodelle in genaue, gut kalibrierte und vertrauenswürdige Modelle für den regulierten Einsatz in professionellen Workflows verwandelt. Sie arbeiten eng mit dem Team zusammen, das Experimente entwirft und durchführt, Trainings- und Evaluierungs-Pipelines aufbaut und Ergebnisse auf erstklassigen Konferenzen veröffentlicht.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Eigenverantwortliche Durchführung des Post-Trainings für Thomson's LLMs: überwachtes Fine-Tuning, Präferenzoptimierung (z.B. DPO) und Reinforcement Learning.
• Einrichten und Betreiben der Online-Agentic-Reinforcement-Learning-Pipeline, Training mit Fachexperten im Loop.
• Verantwortung für Datenauswahl, Mischungsoptimierung, synthetische Datengenerierung und Evaluierungsdesign.
• Erkennen, wenn ein Training fehlerhaft verläuft, bevor es abgeschlossen ist, und wissen, was zu tun ist.
• Zusammenarbeit mit Infrastruktur- und Evaluierungsteams, um Trainings- und Evaluierungspipelines zuverlässig zu halten.
• Vorbringen von Erkenntnissen und Empfehlungen zur Information von Roadmap- und Priorisierungsentscheidungen.

Erforderliche Qualifikationen:

• Tiefe in Post-Training und Reinforcement Learning.
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung datenzentrierter Modelle.
• Technische Tiefe in verteiltem Training, Datenpipelines und Evaluierungsinfrastruktur.
• Nachweisbare Erfolge in der Bereitstellung von Modellen oder Veröffentlichungen in renommierten Forschungsforen.
• Technische Führungserfahrung in einem fokussierten technischen Team.

Bevorzugte Qualifikationen:

• Erfahrung mit der Anwendung von LLMs in regulierten professionellen Bereichen.
• Fortgesetztes Pre-Training und Domänenanpassung großer Basismodelle.
• Erfahrung mit Modellsicherheit und adversarialer Robustheit.

Was bieten wir Ihnen?

• Hybrides Arbeitsmodell: Flexibles hybrides Arbeitsumfeld für unsere bürobasierten Rollen.
• Flexibilität & Work-Life-Balance: Unterstützende Arbeitsplatzrichtlinien zur Verwaltung persönlicher und beruflicher Verantwortlichkeiten.
• Karriereentwicklung und Wachstum: Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Fähigkeiten.
• Wettbewerbsfähige Branchenleistungen: Umfassende Leistungspläne, einschließlich flexibler Urlaubsregelungen.
• Kultur: Anerkannte Reputation für Inklusion und Zugehörigkeit.
• Soziale Auswirkungen: Möglichkeiten zur ehrenamtlichen Arbeit und Teilnahme an ESG-Initiativen.

Thomson Reuters informiert den Weg nach vorne, indem es vertrauenswürdige Inhalte und Technologien zusammenbringt, die Menschen und Organisationen benötigen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.