A Thomson Reuters desenvolve conteúdo, dados e tecnologia confiáveis para profissionais que atuam em serviços jurídicos, tributos e contabilidade, comércio internacional, gestão de riscos, seguros, consultoria e notícias globais. Seu portfólio inclui plataformas de pesquisa jurídica, softwares tributários e contábeis, ferramentas de conformidade e regulamentação e serviços de mídia da Reuters. Ao combinar conhecimento especializado com investimentos em inteligência artificial generativa, a Thomson Reuters ajuda escritórios de advocacia, empresas, profissionais tributários e organizações de mídia a gerenciar informações complexas, otimizar fluxos de trabalho e tomar decisões mais bem fundamentadas.
Engenheiro(a) sênior de aprendizado de máquina, PLN e LLM – Híbrido
Desenvolva sistemas de PLN e modelos de linguagem de grande escala para produtos de inteligência jurídica da Thomson Reuters. Transforme documentos jurídicos complexos em insights acionáveis por meio de recursos de IA escaláveis e confiáveis.
Descrição
- Criar e implementar sistemas de aprendizado de máquina e modelos de linguagem de grande escala em produção que extraiam insights úteis de documentos e dados jurídicos complexos
- Resolver desafios de PLN relacionados à linguagem contratual, extração de informações, análise baseada em modelos e comparação de documentos
- Projetar, desenvolver, treinar e implementar modelos e sistemas baseados em aprendizado de máquina e LLM
- Entregar recursos de produção para extração de informações, geração e sumarização de textos, agentes de IA, busca e análise de documentos
- Criar pipelines confiáveis e escaláveis para treinamento, avaliação, implementação e operação contínua de modelos em produção
- Estabelecer estruturas e métricas de avaliação que cubram qualidade, precisão, confiabilidade, deriva e possíveis vieses dos modelos
- Melhorar o desempenho dos modelos e a eficiência dos recursos por meio de experimentação, engenharia de atributos, seleção e ajuste de modelos
- Transformar necessidades de negócio e produto em soluções de aprendizado de máquina, desde a experimentação inicial até a escala de produção
- Trabalhar em parceria com equipes de aprendizado de máquina, engenharia, produto, jurídico, dados e segurança
- Proteger informações sensíveis enquanto entrega recursos confiáveis de IA
Requisitos
- Mestrado em aprendizado de máquina, ciência da computação, estatística ou disciplina quantitativa relacionada, com foco em aprendizado de máquina ou inteligência artificial
- Pelo menos três anos de experiência profissional em engenharia de aprendizado de máquina, aprendizado de máquina aplicado, engenharia de pesquisa ou engenharia de software estreitamente relacionada
- Experiência prática na criação, treinamento e implementação de modelos de aprendizado de máquina em produção
- Conhecimento aplicado sólido de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e arquiteturas atuais de modelos de linguagem de grande escala
- Experiência com extração de informações, geração ou sumarização de textos, agentes de IA ou busca
- Domínio avançado de programação em Python
- Experiência prática com PyTorch ou TensorFlow
- Experiência no desenvolvimento ou ajuste fino de modelos de linguagem ou outros modelos de aprendizado de máquina para aplicações ou domínios especializados
- Experiência no projeto e uso de métodos e métricas de avaliação de modelos
- Capacidade de transformar necessidades de produto ou negócio em soluções de aprendizado de máquina e explicar decisões técnicas, compensações e resultados
- Sólidas habilidades de resolução de problemas, colaboração e senso de responsabilidade
- Preferencial: doutorado em aprendizado de máquina, ciência da computação, estatística ou disciplina quantitativa relacionada
- Preferencial: experiência na implementação e operação de sistemas de ML ou LLM em escala
- Preferencial: experiência em tecnologia jurídica, PLN jurídico, análise de documentos jurídicos ou modelagem de linguagem específica de domínio
- Preferencial: experiência em serviços financeiros, economia ou setores regulados ou com dados sensíveis
- Preferencial: experiência em servir ou hospedar LLMs por conta própria e melhorar a eficiência computacional
- Preferencial: experiência liderando iniciativas complexas de ML desde a pesquisa ou experimentação até a produção, com resultados mensuráveis
Benefícios
- Modelo de trabalho híbrido flexível para posições baseadas em escritório
- Trabalho remoto de qualquer lugar por até oito semanas por ano
- Política de férias flexível
- Dois dias de folga para saúde mental em toda a empresa
- Acesso ao aplicativo Headspace
- Opções de poupança para aposentadoria
- Reembolso de mensalidades
- Programas de incentivo para funcionários
- Recursos de apoio ao bem-estar mental, físico e financeiro
- Dois dias remunerados de voluntariado por ano
- Oportunidades de participação em projetos de consultoria pro bono
- Programas de seguro saúde, odontológico, oftalmológico, por invalidez e de vida
- Plano 401(k) com contribuição correspondente da empresa
- Licença remunerada por doença e por questões de segurança pessoal
- Feriados remunerados, incluindo dois dias de saúde mental da empresa
- Licença parental
- Licença sabática
- Seguro hospitalar, contra acidentes e por doença opcional
- Seguro de vida e de morte acidental e desmembramento opcional
- Contas de gastos flexíveis e contas de poupança para despesas médicas
- Reembolso de atividades físicas
- Programa de assistência ao funcionário
- Benefício coletivo de assistência jurídica e proteção contra roubo de identidade
- Acesso a um plano 529
- Benefícios de transporte
- Assistência para adoção e gestação por substituição
- Plano de compra de ações para funcionários
- Possível elegibilidade a um bônus anual com base no desempenho da empresa e individual