Thomson Reuters razvija zanesljive vsebine, podatke in tehnologijo za strokovnjake, ki delajo na področjih pravnih storitev, davkov in računovodstva, mednarodne trgovine, upravljanja tveganj, zavarovalništva, svetovanja in globalnih novic. Njen portfelj vključuje platforme za pravne raziskave, programsko opremo za davke in računovodstvo, orodja za skladnost in regulativna orodja ter Reutersove medijske storitve. Thomson Reuters s povezovanjem specializiranega strokovnega znanja z naložbami v generativno umetno inteligenco pomaga odvetniškim pisarnam, korporacijam, davčnim strokovnjakom in medijskim organizacijam upravljati kompleksne informacije, poenostaviti delovne tokove in sprejemati bolje informirane odločitve.
Direktor raziskav in razvoja modelov — Zug, Švica (hibridno)
Vodite podučenje velikih jezikovnih modelov, učenje z okrepitvijo in podatkovno strategijo družbe Thomson Reuters. Razvijajte zanesljive modele umetne inteligence za pravne, davčne in druge regulirane strokovne delovne procese.
Opis
- Zagotavljajte tehnično vodstvo programa raziskav modelov
- Razvijajte strategije podučenja in podatkov za natančne, kalibrirane in zaupanja vredne modele, ki se uporabljajo v strokovnih delovnih procesih
- Neposredno vodite podučenje velikih jezikovnih modelov družbe Thomson Reuters s pomočjo nadzorovanega finega uglaševanja, optimizacije preferenc in učenja z okrepitvijo
- Gradite in upravljajte spletne agentne cevovode za učenje z okrepitvijo z vključevanjem strokovnjakov za posamezna področja
- Vodite izbor podatkov, optimizacijo mešanic, ustvarjanje sintetičnih podatkov in načrtovanje vrednotenja
- Spremljajte izvajanja učenja, zgodaj odkrivajte težave in določajte ustrezne korektivne ukrepe
- Vsakodnevno sodelujte z ekipami za infrastrukturo in vrednotenje, da ohranite zanesljive cevovode za učenje in ocenjevanje
- Predstavljajte rezultate raziskav in priporočila za usmerjanje odločitev o načrtu razvoja in prednostnih nalogah
- Prispevajte k poskusom, cevovodom za učenje in vrednotenje ter raziskovalnim člankom za vodilne konference
- Poročajte podpredsedniku za raziskave in razvoj modelov
Zahteve
- Dokazano strokovno znanje nadzorovanega finega uglaševanja, optimizacije preferenc, kot je DPO, in učenja z okrepitvijo, vključno z agentnim večstopenjskim učenjem z okrepitvijo za uporabo orodij in dokončanje nalog
- Praktične izkušnje z opredeljevanjem izbora podatkov, zasnove mešanic, ustvarjanja sintetičnih podatkov in pristopov k vrednotenju z izmerjenim vplivom na vedenje modelov
- Bogate praktične izkušnje z distribuiranim učenjem, podatkovnimi cevovodi in infrastrukturo za vrednotenje, vključno z zmožnostjo gradnje teh sistemov in odpravljanja njihovih težav
- Dokazani rezultati pri dobavljenih modelih, široko sprejetem odprtokodnem delu ali recenziranih publikacijah na vodilnih konferencah, kot so NeurIPS, ICML, ACL ali EMNLP
- Izkušnje z vodenjem osredotočene tehnične ekipe, odgovorne za učenje in/ali vrednotenje
- Izkušnje z uporabo velikih jezikovnih modelov v pravu, davčni stroki ali podobno reguliranem strokovnem področju so zaželene
- Izkušnje z nadaljnjim predučenjem in prilagajanjem domene za velike osnovne modele so zaželene
- Izkušnje z varnostjo modelov, odpornostjo na nasprotniške napade in rdečim testiranjem so zaželene
Ugodnosti
- Prilagodljive hibridne delovne ureditve za pisarniška delovna mesta
- Do osem tednov dela od koder koli na leto
- Prilagodljiva politika dopusta
- Dva dneva duševnega zdravja za vse zaposlene na leto
- Dostop do aplikacije Headspace
- Program pokojninskega varčevanja
- Povračilo šolnine
- Spodbujevalni programi za zaposlene
- Viri za podporo duševnemu, telesnemu in finančnemu blagostanju
- Dva plačana dneva za prostovoljstvo na leto
- Priložnosti za vključitev v pro bono svetovalne projekte in pobude ESG
- Razvoj kariere, vseživljenjsko učenje in usposabljanje veščin prek programa Grow My Way
- Prilagodljive politike na delovnem mestu, zasnovane za podporo ravnovesju med poklicnim in zasebnim življenjem
- Programi vključevanja zaposlenih, pripadnosti in družbenega vpliva