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Thomson Reuters desarrolla contenido, datos y tecnología de confianza para profesionales que trabajan en servicios jurídicos, fiscalidad y contabilidad, comercio internacional, gestión de riesgos, seguros, consultoría y noticias globales. Su cartera incluye plataformas de investigación jurídica, software fiscal y contable, herramientas de cumplimiento normativo y servicios de medios de Reuters. Al combinar conocimientos especializados con inversiones en inteligencia artificial generativa, Thomson Reuters ayuda a bufetes de abogados, empresas, profesionales fiscales y organizaciones de medios a gestionar información compleja, agilizar los flujos de trabajo y tomar decisiones mejor fundamentadas.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a sénior de aprendizaje automático, PLN y LLM – Híbrido

Construye sistemas de PLN y modelos de lenguaje grandes para productos de inteligencia jurídica de Thomson Reuters. Convierte documentos jurídicos complejos en información útil mediante capacidades de IA escalables y fiables.

USEstados UnidosMIMíchiganMNMinnesotaNYNueva YorkTXTexas
110.000 $ – 235.000 $ / año
HíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automáticoIngeniero de PLN
PythonPyTorchTensorFlow

Descripción

  • Crear e implementar sistemas de aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes en producción que extraigan información útil de documentos y datos jurídicos complejos
  • Abordar desafíos de PLN relacionados con lenguaje contractual, extracción de información, análisis basado en modelos y comparación de documentos
  • Diseñar, desarrollar, entrenar e implementar modelos y sistemas basados en aprendizaje automático y LLM
  • Proporcionar capacidades de producción para extracción de información, generación y resumen de textos, agentes de IA, búsqueda y análisis documental
  • Crear canalizaciones fiables y escalables para el entrenamiento, la evaluación, la implementación y la operación continua de modelos en producción
  • Establecer marcos y métricas de evaluación que cubran la calidad, precisión, fiabilidad, deriva y posibles sesgos de los modelos
  • Mejorar el rendimiento de los modelos y la eficiencia de los recursos mediante experimentación, ingeniería de características, selección y ajuste de modelos
  • Convertir las necesidades empresariales y de producto en soluciones de aprendizaje automático, desde la experimentación inicial hasta la escala de producción
  • Colaborar con equipos de aprendizaje automático, ingeniería, producto, jurídico, datos y seguridad
  • Proteger la información confidencial mientras se desarrollan capacidades de IA fiables

Requisitos

  • Máster en aprendizaje automático, informática, estadística u otra disciplina cuantitativa relacionada, con especialización en aprendizaje automático o inteligencia artificial
  • Al menos tres años de experiencia profesional en ingeniería de aprendizaje automático, aprendizaje automático aplicado, ingeniería de investigación o ingeniería de software estrechamente relacionada
  • Experiencia práctica en la creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático en producción
  • Sólidos conocimientos aplicados de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y arquitecturas actuales de modelos de lenguaje grandes
  • Experiencia en extracción de información, generación o resumen de textos, agentes de IA o búsqueda
  • Dominio avanzado de la programación en Python
  • Experiencia práctica con PyTorch o TensorFlow
  • Experiencia en el desarrollo o ajuste fino de modelos de lenguaje u otros modelos de aprendizaje automático para aplicaciones o dominios especializados
  • Experiencia en el diseño y uso de métodos y métricas de evaluación de modelos
  • Capacidad para convertir necesidades de producto o negocio en soluciones de aprendizaje automático y explicar decisiones técnicas, compensaciones y resultados
  • Sólidas capacidades de resolución de problemas, colaboración y sentido de la responsabilidad
  • Preferible: doctorado en aprendizaje automático, informática, estadística u otra disciplina cuantitativa relacionada
  • Preferible: experiencia en la implementación y operación de sistemas de ML o LLM a escala
  • Preferible: experiencia en tecnología jurídica, PLN jurídico, análisis de documentos jurídicos o modelado del lenguaje específico de dominios
  • Preferible: experiencia en servicios financieros, economía o industrias reguladas o con datos sensibles
  • Preferible: experiencia sirviendo o alojando LLM por cuenta propia y mejorando la eficiencia computacional
  • Preferible: experiencia liderando iniciativas complejas de ML desde la investigación o experimentación hasta producción, con resultados medibles

Beneficios

  • Modalidad de trabajo híbrida flexible para puestos basados en oficina
  • Trabajo remoto desde cualquier lugar durante un máximo de ocho semanas al año
  • Política de vacaciones flexible
  • Dos días libres de salud mental para toda la empresa
  • Acceso a la aplicación Headspace
  • Opciones de ahorro para la jubilación
  • Reembolso de matrícula
  • Programas de incentivos para empleados
  • Recursos de apoyo al bienestar mental, físico y financiero
  • Dos días de voluntariado remunerados al año
  • Oportunidades para participar en proyectos de consultoría pro bono
  • Programas de seguro médico, dental, oftalmológico, de discapacidad y de vida
  • Plan 401(k) con aportación de la empresa
  • Tiempo libre remunerado por enfermedad y situaciones de seguridad personal
  • Días festivos remunerados, incluidos dos días de salud mental de la empresa
  • Permiso parental
  • Permiso sabático
  • Seguro hospitalario, de accidentes y de enfermedad opcional
  • Seguro de vida y de muerte accidental y desmembramiento opcional
  • Cuentas de gastos flexibles y cuentas de ahorro para gastos médicos
  • Reembolso de gastos de actividad física
  • Programa de asistencia al empleado
  • Beneficio colectivo de asistencia jurídica y protección contra el robo de identidad
  • Acceso a un plan 529
  • Beneficios de transporte
  • Asistencia para adopción y gestación subrogada
  • Plan de compra de acciones para empleados
  • Posible elegibilidad para un bono anual según el rendimiento de la empresa y el rendimiento individual

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