Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI

Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI

Vollzeit 117000 - 143000 CHF / Jahr (geschätzt) Hybrid
T

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative AI-Lösungen für komplexe Dokumentenverständnisaufgaben im Rechtsbereich.
  • Unternehmen: Thomson Reuters, ein führendes Unternehmen in der Rechts- und Steuertechnologie.
  • Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, umfassende Sozialleistungen und Karriereentwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Globale Anerkennung für Vielfalt und Inklusion sowie soziale Verantwortung.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Rechtsforschung mit modernster Technologie und mache einen echten Unterschied.
  • Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik, KI oder NLP mit praktischer Erfahrung in Dokumentenverständnis.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 117000 - 143000 CHF pro Jahr.

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

Wollen Sie Ihre Erfahrung im Aufbau von suchgesteuerten KI-Lösungen 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 zu agentischem Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel. Sie werden hochmoderne semantische Chunking-, Dokumentenanreicherungs- und Wissensgraph-Konstruktionssysteme entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, die auf autoritativen rechtlichen, steuerlichen und buchhalterischen Inhalten sowie außergewöhnlich vielfältigen Kundendaten basieren.

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.

Über die Rolle

  • Leiten Sie das Design, den Aufbau, den Test und die Bereitstellung von End-to-End-KI-Lösungen für komplexe Dokumentenverständnisaufgaben im rechtlichen Bereich.
  • Leiten Sie die Ausführung großangelegter Projekte, einschließlich: fortgeschrittener semantischer Chunking-Modelle für lange, nicht einheitlich strukturierte rechtliche Dokumente mit anpassbarer Granularität; Dokumentenanreicherungssysteme mit rechtlichen und kundendefinierten Taxonomien; LLM-basierte Wissensgraph-Konstruktionspipelines, die heterogene rechtliche Kenntnisse extrahieren und verknüpfen; und skalierbare synthetische Datengenerierungssysteme.
  • Fungieren Sie als technischer Leiter und primärer Ansprechpartner, um die volle Verantwortung für alle Forschungsleistungen sicherzustellen.
  • Arbeiten Sie mit der Technik zusammen, um eine gut verwaltete Softwarebereitstellung und Zuverlässigkeit in großem Maßstab über mehrere Produktlinien hinweg zu gewährleisten.

Bewerten, Optimieren & Fähigkeiten Vorantreiben

  • Entwickeln Sie umfassende Bewertungsstrategien für sowohl komponentenbezogene als auch End-to-End-Qualität, unter Verwendung von Expertenannotation und synthetischen Daten.
  • Wenden Sie robuste Trainingsmethoden an, die Leistung mit Latenzanforderungen ausbalancieren.
  • Leiten Sie Initiativen zur Wissensdistillation, um große Modelle in produktionsbereite SLMs zu komprimieren.
  • Halten Sie wissenschaftliche und technische Expertise durch Produktlieferungen, veröffentlichte Forschung und Beiträge zum geistigen Eigentum aufrecht.
  • Informieren Sie die gemeinsamen Fähigkeiten und Forschungsthemen von Labs durch neuartige Ansätze zu herausfordernden Geschäftsproblemen.

Strategische technische Richtung vorantreiben

  • Bestimmen Sie unabhängig geeignete Architekturen für komplexe Herausforderungen im Dokumentenverständnis, wobei Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit abgewogen werden.
  • Treffen Sie kritische technische Entscheidungen zu semantischen Chunking-Strategien, Dokumentenklassifizierungsansätzen, LLM-basierten Wissensextraktionsmethoden und Multi-Dokumenten-Argumentationsarchitekturen.
  • Geben Sie Input an Geschäftspartner, Führungskräfte auf mittlerer bis höherer Ebene und die Leitung von Labs zur langfristigen KI-Strategie.
  • Entwickeln Sie tiefgehendes Wissen über TR-Kunden und Dateninfrastrukturen über mehrere Produkte hinweg, um technische Fahrpläne zu gestalten.

Abstimmen, Kommunizieren & Führen

  • Arbeiten Sie eng mit Engineering- und Produktteams zusammen, um komplexe Herausforderungen im Dokumentenverständnis in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.
  • Engagieren Sie Stakeholder über mehrere Produktlinien hinweg, um die Anforderungen an Anwendungsfälle tief zu verstehen und Ziele zu gestalten, die die Fähigkeiten des Dokumentenverständnisses mit unterschiedlichen Geschäftsbedürfnissen in Einklang bringen, einschließlich der nächsten Generation von Such- und tiefen Rechtsforschungen.
  • Mentoren und coachen Sie Teammitglieder mit unterschiedlichen ML/NLP-Fähigkeiten, um technische Fähigkeiten in der gesamten Organisation aufzubauen.

Über Sie

  • PhD in Informatik, KI, NLP oder einem verwandten Bereich oder einen Master-Abschluss mit gleichwertiger Forschungs-/Branchenerfahrung.
  • Nachweisbare praktische Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Systemen zum Dokumentenverständnis, Informationsgewinnungspipelines oder Wissensgraph-Konstruktionen unter Verwendung von Deep Learning, LLMs und NLP-Methoden.
  • Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Probleme des Dokumentenverständnisses in innovative KI-Anwendungen zu übersetzen, die Genauigkeit und Effizienz ausbalancieren.
  • Demonstrierte Fähigkeit, technische Führung zu bieten, Teammitglieder zu betreuen und ohne formale Autorität in einem angewandten Forschungsumfeld Einfluss zu nehmen.
  • Starke Programmierkenntnisse (z.B. Python) und Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed).
  • Veröffentlichungen in relevanten Fachzeitschriften wie ACL, EMNLP, ICLR, NeurIPS, SIGIR oder KDD.

Technische Qualifikationen

  • Tiefes Verständnis der Grundlagen des Dokumentenverständnisses: Dokumentenlayoutanalyse, semantische Chunking-Ansätze über feste Größen oder absatzbasierte Methoden hinaus, Dokumentenklassifizierung mit hierarchischen Taxonomien, unausgewogene Mehrfachklassifizierung und Anpassung an domänenspezifische Schemata.
  • Expertise in der Wissensgewinnung und dem Bau von Wissensgraphen: Entitätskennung und -verknüpfung, Relationsextraktion, Zitationsanalyse und Erstellung von Graphdarstellungen aus unstrukturiertem Text.
  • Expertise in LLM-basierter Informationsgewinnung, Few-Shot- und Multi-Task-Lernen, Nachtraining und Wissensdistillation.
  • Solides Verständnis von Techniken zur Generierung synthetischer Daten für NLP, einschließlich der Generierung von Abfragen-Antworten mit Verifizierung und skalierbarer Datenaugmentation für das Training spezialisierter Modelle.
  • Solides Verständnis von Effizienzoptimierung, einschließlich Wissensdistillation, Modellkompression und der Gestaltung von SLM-basierten Lösungen, die Leistung mit rechnerischen Einschränkungen ausbalancieren.
  • Solides Verständnis von DL/ML-Ansätzen, die für NLP-Aufgaben verwendet werden.
  • Erfahrung in der Gestaltung von Annotierungsworkflows, der Erstellung hochwertiger gekennzeichneter Datensätze mit klaren Richtlinien und der Entwicklung von Bewertungsrahmen für Aufgaben des Dokumentenverständnisses.

Was ist für Sie drin?

  • Hybrid-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 Fähigkeitenentwicklung bereiten wir unser Talent darauf vor, die Herausforderungen von morgen zu bewältigen und reale Lösungen zu liefern.
  • Branchenwettbewerbsfähige Vorteile: 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.
  • Soziale Auswirkungen: Machen Sie einen Unterschied in Ihrer Gemeinde mit unserem Social Impact Institute. Wir bieten Mitarbeitern jährlich zwei bezahlte Freiwilligentage und Möglichkeiten, sich an Pro-Bono-Beratungprojekten und Umwelt-, Sozial- und Governance-Initiativen zu beteiligen.
  • Reale Auswirkungen: Wir sind eines der wenigen Unternehmen weltweit, das seinen Kunden hilft, Gerechtigkeit, Wahrheit und Transparenz zu verfolgen.

Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI Arbeitgeber: Thomson Reuters

Thomson Reuters ist ein hervorragender Arbeitgeber, der innovative Talente sucht, um die CoCounsel Legal Mobile App zu gestalten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell bieten wir eine flexible Arbeitsumgebung, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung gefördert werden. Unsere Unternehmenskultur legt Wert auf Zusammenarbeit, Kreativität und kontinuierliches Lernen, was Ihnen die Möglichkeit gibt, Ihre Fähigkeiten in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln.

T

Kontaktdaten:

Thomson Reuters Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI erhalten könntest

✨Mach mit bei Tech-Meetups!

Als Software-Entwickler sollt's du unbedingt an lokalen Tech-Meetups teilnehmen. Das isch ne super Möglichkeit, um leute kennenzulernen, die im selben Bereich arbeiten. Frag nach, ob die eventuell offene Stellen haben oder wo die spannendsten Projekte am Start sind.

✨Freu dich auf Hackathons!

Hackathons sind nicht nur eine super Gelegenheit, um dein Können zu zeigen, sondern auch um direkt in Kontakt mit Firmen zu treten, die grad nach Talenten suchen. Mach mit, zeig, was du drauf hast und vielleicht kannst du das Interesse von Thomson Reuters wecken!

✨Erstelle ein paar coole Projekte!

Wenn du dich um eine Vollzeitstelle als Software-Entwickler bewirbst, ist es wichtig, dass du ein Portfolio hast. Hol dir ein paar eigene Projekte oder mach bei Open-Source-Projekten mit. Das gibt den Firmen wie Thomson Reuters einen Einblick in deine Fähigkeiten und Kreativität.

✨Networking auf Entwickler-Plattformen!

Nutze Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow, um deine Sichtbarkeit zu erhöhen. Beteilige dich an Diskussionen und schau, wo du anderen helfen kannst. So wirst du ein Teil der Community und lass die Leute wissen, dass du auf der Suche nach einem Vollzeitjob in der Software-Entwicklung bist!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI mit Bravour zu bestehen

Dokumentenverständnis
Semantisches Chunking
Wissensgraph-Konstruktion
Informationsextraktion
Deep Learning
NLP-Methoden
Modellkompression

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Zeig us dini Coding-Skills!:Im Bereich Software-Entwicklung isch es mega wichtig, dass du dini technischen Fähigkeiten unter Beweis stellsch. Mach sicher, dass du e Übersicht vo dine Programmier-Sprachen, Frameworks und Tools, wo du beherschsch, in dine CV einfüegsch. Wenn du scho Projekte oder Programmierungen gemacht hesch, verlink doch uf GitHub oder dein Portfolio, damit mir dini Skills gleich chönne gseh!

Erzähl vo dinere Leidenschaft!:In dim Bewerbungsschreiben sollsch du usdrücklich ussüüse, warum Software-Entwicklung din Traumberuf isch. Was motiviert dich? Welche Technologien oder Projekte interessieren dich besonders? Das git uns e gueti Vorstellung, wie du dich ins Team integriere chönntisch und was du für neue Ideen bringisch.

Soft Skills sind wichtig!:Neben technischen Fähigkeiten, leged mir bei Thomson Reuters auch Wert uf Soft Skills wie Teamarbeit, Kommunikation und Problemlösig. Mach sicher, dass du im Bewerbungsschreiben erläuterisch, wie du diese Fähigkeiten in vorherige Projekte oder Erlebnisse ebruecht hesch. Das zeigt, dass du nöd nur en Code-Champion bisch, sondern au e super Kollege.

Halte dir di Zeit für d'Bewerbung frei!:Bei Vollzeit-Positionen sind wir vor allem interessiert an langfristigen Engagements. Zeig uns im Bewerbungsschreiben, das du bereit bisch, dich für uns z'engagiere. Mach aber au klar, dass du flexibel und bereit bisch, neue Technologien oder Methoden zu lerne. Und vergiss nöd, dich direkt über unsere Website zu bewerben – das macht's für üns einfacher!

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Thomson Reuters vorbereitet

✨Vorbereitung uf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind Coding-Challenges oft en Bestandteil vo de Interviews. Mir wäre es wichtig, dass mir unse Algorithmen und Datensstrukturen gut beherrschen. Nimm dir Zeit, um auf Plattformen wie LeetCode oder HackerRank üben und auf spezifische Themen, die verlangt werde chönd, usrichte.

✨Flyer für din Portfolio

Bei Vollzeitstellen isch es wichtig, dass mir e starks Portfolio präsentiere chönd. Zeig d'Projekte, die du gemacht hesch, und stelle sichere, dass du alle wichte Tools und Technologien erwähnt hesch, die relevant sind. Mach klar, wie du als Teamspieler arbedest, und gib Beispiele fürs Coden im Team.

✨Technisch konkret werde

Bereite dich uf technische Fragen zu den spezifischen Tools und Frameworks vor, die im Job gefragt sind. Frag dich, wie du spezifisch mit Technologien wie Git, Docker oder andere aktuell verwendete Technologien umgeisch und sei parat, genau das zu erläuterä. Das zeigt, dass du das nötige Wissen hesch und diktiert das Gespräch auf a höhere Ebene.

✨Teamfit isch wichtig

In der Software-Entwicklung isch die Teamdynamik extrem wichtig. Mach dir Gedanken, wie du deine Kommunikationsfähigkeiten und Problem-Lösungsstrategien im Team beschriebe chönd. E paar Beispiele, wie du Herausforderungen im Team gemeistert hesch, werden dir helfen, einen bleibenden Eindruck z’hinterlä.