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.
Višji inženir strojnega učenja, NLP in LLM – hibridno delo
Gradite produkcijske sisteme NLP in velikih jezikovnih modelov za izdelke Thomson Reuters za pravno inteligenco. Kompleksne pravne dokumente pretvarjajte v uporabne vpoglede s skalabilnimi in zanesljivimi zmogljivostmi umetne inteligence.
Opis
- Ustvarjati in uvajati produkcijske sisteme strojnega učenja in velikih jezikovnih modelov, ki iz kompleksnih pravnih dokumentov in podatkov pridobivajo uporabne vpoglede
- Reševati izzive NLP, povezane s pogodbenim jezikom, pridobivanjem informacij, analizo na podlagi modelov in primerjavo dokumentov
- Načrtovati, razvijati, učiti in uvajati modele ter sisteme, ki jih poganjata strojno učenje in LLM
- Zagotavljati produkcijske zmogljivosti za pridobivanje informacij, ustvarjanje in povzemanje besedila, AI agente, iskanje in analizo dokumentov
- Ustvarjati zanesljive in skalabilne cevovode za učenje in vrednotenje modelov, uvajanje ter nadaljnje delovanje v produkciji
- Vzpostaviti okvire vrednotenja in metrike za kakovost modelov, natančnost, zanesljivost, odklon in morebitno pristranskost
- Izboljševati zmogljivost modelov in učinkovitost virov z eksperimentiranjem, inženiringom značilk, izbiro modelov in nastavljanjem
- Poslovne in produktne potrebe pretvarjati v rešitve strojnega učenja od začetnega eksperimentiranja do produkcijskega obsega
- Sodelovati z ekipami za strojno učenje, inženiring, produkte, pravo, podatke in varnost
- Varovati občutljive informacije ter hkrati zagotavljati zanesljive zmogljivosti AI
Zahteve
- Magisterij iz strojnega učenja, računalništva, statistike ali sorodne kvantitativne discipline s poudarkom na strojnem učenju ali umetni inteligenci
- Vsaj tri leta poklicnih izkušenj na področju inženiringa strojnega učenja, uporabnega strojnega učenja, raziskovalnega inženiringa ali tesno povezanega programskega inženiringa
- Praktične izkušnje z izdelavo, učenjem in uvajanjem modelov strojnega učenja v produkciji
- Napredno uporabno znanje strojnega učenja, obdelave naravnega jezika in sodobnih arhitektur velikih jezikovnih modelov
- Izkušnje s pridobivanjem informacij, ustvarjanjem ali povzemanjem besedila, AI agenti ali iskanjem
- Napredno programiranje v Pythonu
- Praktične izkušnje s PyTorchom ali TensorFlowom
- Izkušnje z razvojem ali prilagajanjem jezikovnih modelov ali drugih modelov strojnega učenja za specializirane aplikacije ali domene
- Izkušnje z načrtovanjem in uporabo metod ter metrik za vrednotenje modelov
- Sposobnost pretvoriti produktne ali poslovne potrebe v rešitve strojnega učenja ter pojasniti tehnične odločitve, kompromise in rezultate
- Močne sposobnosti reševanja problemov, sodelovanja in prevzemanja odgovornosti
- Zaželeno: Doktorat iz strojnega učenja, računalništva, statistike ali sorodne kvantitativne discipline
- Zaželeno: Izkušnje z uvajanjem in upravljanjem sistemov ML ali LLM v velikem obsegu
- Zaželeno: Izkušnje s pravno tehnologijo, pravnim NLP, analizo pravnih dokumentov ali domensko specifičnim jezikovnim modeliranjem
- Zaželeno: Izkušnje na področju finančnih storitev, ekonomije ali reguliranih panog oziroma panog, občutljivih na podatke
- Zaželeno: Izkušnje z zagotavljanjem storitev LLM ali njihovim samostojnim gostovanjem ter izboljševanjem računske učinkovitosti
- Zaželeno: Izkušnje z vodenjem kompleksnih pobud ML od raziskav ali eksperimentiranja do produkcije z merljivimi rezultati
Ugodnosti
- Prilagodljiva hibridna ureditev dela za delovna mesta s sedežem v pisarni
- Delo na daljavo od kjerkoli do osem tednov na leto
- Prilagodljiva politika dopusta
- Dva prosta dneva za duševno zdravje za celotno podjetje
- Dostop do aplikacije Headspace
- Možnosti pokojninskega varčevanja
- Povračilo šolnine
- Programi spodbud za zaposlene
- Viri za podporo duševnemu, telesnemu in finančnemu blagostanju
- Dva plačana dneva za prostovoljstvo na leto
- Priložnosti za sodelovanje pri pro bono svetovalnih projektih
- Programi zdravstvenega, zobozdravstvenega, očesnega, invalidskega in življenjskega zavarovanja
- Načrt 401(k) s prispevkom podjetja
- Plačan bolniški dopust in dopust za zagotavljanje varnosti
- Plačani prazniki, vključno z dvema dnevoma za duševno zdravje zaposlenih
- Starševski dopust
- Sabatni dopust
- Neobvezno bolnišnično, nezgodno in zavarovanje za primer bolezni
- Neobvezno življenjsko zavarovanje ter zavarovanje za primer nezgodne smrti in pohabljenja
- Prilagodljivi računi porabe in zdravstveni varčevalni računi
- Povračilo stroškov telesne vadbe
- Program pomoči zaposlenim
- Skupinsko pravno varstvo in zaščita pred krajo identitete
- Dostop do načrta 529
- Ugodnosti za prevoz na delo
- Pomoč pri posvojitvi in nadomestnem materinstvu
- Načrt nakupa delnic za zaposlene
- Morebitna upravičenost do letnega bonusa na podlagi uspešnosti podjetja in posameznika