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Thomson Reuters entwickelt verlässliche Inhalte, Daten und Technologien für Fachleute in den Bereichen Rechtsberatung, Steuern und Rechnungswesen, internationaler Handel, Risikomanagement, Versicherungen, Beratung und globale Nachrichten. Das Portfolio umfasst Plattformen für die juristische Recherche, Software für Steuern und Rechnungswesen, Tools für Compliance und regulatorische Anforderungen sowie die Mediendienste von Reuters. Durch die Verbindung von spezialisiertem Fachwissen mit Investitionen in generative KI unterstützt Thomson Reuters Kanzleien, Unternehmen, Steuerfachleute und Medienorganisationen dabei, komplexe Informationen zu verwalten, Arbeitsabläufe zu optimieren und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Senior Machine-Learning-Engineer, NLP und LLM – Hybrid

Entwickeln Sie produktive NLP- und Large-Language-Model-Systeme für die Legal-Intelligence-Produkte von Thomson Reuters. Wandeln Sie komplexe juristische Dokumente durch skalierbare, zuverlässige KI-Funktionen in verwertbare Erkenntnisse um.

Beschreibung

  • Entwickeln und implementieren Sie produktive Systeme für maschinelles Lernen und Large Language Models, die verwertbare Erkenntnisse aus komplexen juristischen Dokumenten und Daten gewinnen
  • Bearbeiten Sie NLP-Herausforderungen im Zusammenhang mit Vertragssprache, Informationsextraktion, modellbasierter Analyse und Dokumentenvergleich
  • Entwerfen, entwickeln, trainieren und implementieren Sie Modelle und Systeme auf Basis von maschinellem Lernen und LLMs
  • Stellen Sie produktive Funktionen für Informationsextraktion, Textgenerierung und -zusammenfassung, KI-Agenten, Suche und Dokumentenanalyse bereit
  • Erstellen Sie zuverlässige, skalierbare Pipelines für Modelltraining, Evaluierung, Bereitstellung und den fortlaufenden produktiven Betrieb
  • Etablieren Sie Evaluierungsframeworks und Kennzahlen für Modellqualität, Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Drift und mögliche Verzerrungen
  • Verbessern Sie Modellleistung und Ressourceneffizienz durch Experimente, Feature Engineering, Modellauswahl und Feinabstimmung
  • Überführen Sie Geschäfts- und Produktanforderungen von ersten Experimenten bis zur produktiven Skalierung in Lösungen für maschinelles Lernen
  • Arbeiten Sie mit Teams aus den Bereichen maschinelles Lernen, Engineering, Produkt, Recht, Daten und Sicherheit zusammen
  • Schützen Sie sensible Informationen und stellen Sie gleichzeitig zuverlässige KI-Funktionen bereit

Anforderungen

  • Masterabschluss in maschinellem Lernen, Informatik, Statistik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in Machine-Learning-Engineering, angewandtem maschinellem Lernen, Research Engineering oder einer eng verwandten Softwareentwicklung
  • Praktische Erfahrung beim Aufbau, Training und produktiven Einsatz von Machine-Learning-Modellen
  • Fundierte praktische Kenntnisse in maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und aktuellen Architekturen großer Sprachmodelle
  • Erfahrung mit Informationsextraktion, Textgenerierung oder -zusammenfassung, KI-Agenten oder Suchsystemen
  • Sehr gute Kenntnisse in Python
  • Praktische Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow
  • Erfahrung in der Entwicklung oder Feinabstimmung von Sprachmodellen oder anderen Machine-Learning-Modellen für spezialisierte Anwendungen oder Fachgebiete
  • Erfahrung im Entwurf und Einsatz von Methoden und Kennzahlen zur Modellevaluierung
  • Fähigkeit, Produkt- oder Geschäftsanforderungen in Lösungen für maschinelles Lernen zu überführen und technische Entscheidungen, Abwägungen und Ergebnisse zu erläutern
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Problemlösung, Zusammenarbeit und eigenverantwortlichem Arbeiten
  • Wünschenswert: Promotion in maschinellem Lernen, Informatik, Statistik oder einer verwandten quantitativen Fachrichtung
  • Wünschenswert: Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von ML- oder LLM-Systemen im großen Maßstab
  • Wünschenswert: Hintergrund in Legal Tech, juristischer NLP, juristischer Dokumentenanalyse oder domänenspezifischer Sprachmodellierung
  • Wünschenswert: Erfahrung im Finanzdienstleistungssektor, in der Volkswirtschaft oder in regulierten bzw. datenempfindlichen Branchen
  • Wünschenswert: Erfahrung mit dem Bereitstellen oder Self-Hosting von LLMs und der Verbesserung der Recheneffizienz
  • Wünschenswert: Erfahrung mit der Leitung komplexer ML-Initiativen von der Forschung oder Experimentierphase bis zur Produktion mit messbaren Ergebnissen

Zusatzleistungen

  • Flexible hybride Arbeitsregelung für bürobasierte Positionen
  • Bis zu acht Wochen pro Jahr ortsunabhängig arbeiten
  • Flexible Urlaubsregelung
  • Zwei unternehmensweite freie Tage für mentale Gesundheit
  • Zugang zur Headspace-App
  • Optionen für die Altersvorsorge
  • Erstattung von Studiengebühren
  • Mitarbeiter-Incentive-Programme
  • Angebote zur Unterstützung des mentalen, körperlichen und finanziellen Wohlbefindens
  • Zwei bezahlte Freistellungstage pro Jahr für ehrenamtliches Engagement
  • Möglichkeiten zur Teilnahme an Pro-bono-Beratungsprojekten
  • Kranken-, Zahn-, Sehhilfen-, Berufsunfähigkeits- und Lebensversicherungsprogramme
  • 401(k)-Plan mit Arbeitgeberzuschuss
  • Bezahlte Krankheits- und Sicherheitsfreistellung
  • Bezahlte Feiertage, einschließlich zweier unternehmensweiter freier Tage für mentale Gesundheit
  • Elternzeit
  • Sabbatical
  • Optionale Krankenhaus-, Unfall- und Krankheitsversicherung
  • Optionale Lebensversicherung sowie Versicherung gegen Unfalltod und Verstümmelung
  • Flexible Ausgabenkonten und Gesundheitssparkonten
  • Erstattung von Fitnesskosten
  • Mitarbeiterunterstützungsprogramm
  • Gruppenrechtsschutz und Schutz vor Identitätsdiebstahl
  • Zugang zu einem 529-Plan
  • Zuschüsse für Pendlerkosten
  • Unterstützung bei Adoption und Leihmutterschaft
  • Aktienkaufplan für Mitarbeiter
  • Mögliche Berechtigung für einen jährlichen Bonus auf Grundlage der Unternehmens- und individuellen Leistung

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