Thomson Reuters hutengeneza maudhui, data na teknolojia zinazoaminika kwa wataalamu wanaofanya kazi katika huduma za kisheria, kodi na uhasibu, biashara ya kimataifa, usimamizi wa hatari, bima, ushauri na habari za kimataifa. Bidhaa na huduma zake zinajumuisha majukwaa ya utafiti wa kisheria, programu za kodi na uhasibu, zana za uzingatiaji na udhibiti, pamoja na huduma za vyombo vya habari za Reuters. Kwa kuchanganya utaalamu maalumu na uwekezaji katika AI zalishi, Thomson Reuters husaidia mashirika ya mawakili, kampuni, wataalamu wa kodi na mashirika ya habari kudhibiti taarifa changamano, kurahisisha mtiririko wa kazi na kufanya maamuzi yenye taarifa bora zaidi.
Mhandisi Mwandamizi wa Kujifunza kwa Mashine, NLP na LLM – Mseto
Jenga mifumo ya NLP na miundo mikubwa ya lugha kwa bidhaa za ujasusi wa kisheria za Thomson Reuters inayotumika katika uzalishaji. Geuza hati changamano za kisheria kuwa maarifa yanayoweza kutekelezwa kupitia uwezo wa AI unaoweza kupanuka na kutegemewa.
Maelezo
- Unda na utumie mifumo ya kujifunza kwa mashine na miundo mikubwa ya lugha ya uzalishaji inayotoa maarifa muhimu kutoka kwa hati na data changamano za kisheria
- Shughulikia changamoto za NLP zinazohusisha lugha ya mikataba, uchimbaji wa taarifa, uchanganuzi unaotegemea modeli, na ulinganishaji wa hati
- Buni, tengeneza, fundisha, na tumia modeli na mifumo inayoendeshwa na kujifunza kwa mashine na LLM
- Toa uwezo wa uzalishaji wa uchimbaji wa taarifa, uundaji na ufupishaji wa maandishi, mawakala wa AI, utafutaji, na uchanganuzi wa hati
- Unda mabomba ya kuaminika na yanayoweza kupanuka kwa mafunzo ya modeli, tathmini, utumiaji, na uendeshaji endelevu wa uzalishaji
- Weka mifumo ya tathmini na vipimo vinavyohusu ubora wa modeli, usahihi, kutegemeka, mkengeuko, na upendeleo unaowezekana
- Boresha utendaji wa modeli na ufanisi wa rasilimali kupitia majaribio, uhandisi wa vipengele, uteuzi wa modeli, na urekebishaji
- Geuza mahitaji ya biashara na bidhaa kuwa suluhisho za kujifunza kwa mashine kutoka majaribio ya awali hadi kiwango cha uzalishaji
- Shirikiana na timu za kujifunza kwa mashine, uhandisi, bidhaa, sheria, data, na usalama
- Linda taarifa nyeti huku ukitoa uwezo wa AI unaotegemeka
Mahitaji
- Shahada ya uzamili katika kujifunza kwa mashine, sayansi ya kompyuta, takwimu, au taaluma husika ya kiasi inayolenga kujifunza kwa mashine au akili bandia
- Angalau miaka mitatu ya uzoefu wa kitaalamu katika uhandisi wa kujifunza kwa mashine, kujifunza kwa mashine kwa matumizi, uhandisi wa utafiti, au uhandisi wa programu unaohusiana
- Uzoefu wa vitendo wa kujenga, kufundisha, na kutumia modeli za kujifunza kwa mashine katika uzalishaji
- Ujuzi thabiti wa matumizi ya kujifunza kwa mashine, uchakataji wa lugha asilia, na usanifu wa sasa wa miundo mikubwa ya lugha
- Uzoefu wa uchimbaji wa taarifa, uundaji au ufupishaji wa maandishi, mawakala wa AI, au utafutaji
- Uwezo wa hali ya juu wa kupanga programu kwa Python
- Uzoefu wa vitendo wa PyTorch au TensorFlow
- Uzoefu wa kutengeneza au kurekebisha modeli za lugha au modeli nyingine za kujifunza kwa mashine kwa matumizi au nyanja maalum
- Uzoefu wa kubuni na kutumia mbinu na vipimo vya kutathmini modeli
- Uwezo wa kubadilisha mahitaji ya bidhaa au biashara kuwa suluhisho za kujifunza kwa mashine na kueleza maamuzi ya kiufundi, miamala, na matokeo
- Uwezo thabiti wa kutatua matatizo, kushirikiana, na kuwajibika
- Inapendelewa: PhD katika kujifunza kwa mashine, sayansi ya kompyuta, takwimu, au taaluma husika ya kiasi
- Inapendelewa: Uzoefu wa kutumia na kuendesha mifumo ya ML au LLM kwa kiwango kikubwa
- Inapendelewa: Usuli katika teknolojia ya kisheria, NLP ya kisheria, uchanganuzi wa hati za kisheria, au uundaji wa lugha wa nyanja maalum
- Inapendelewa: Uzoefu katika huduma za kifedha, uchumi, au sekta zinazodhibitiwa au nyeti kwa data
- Inapendelewa: Uzoefu wa kuhudumia au kujipangia mwenyewe LLM na kuboresha ufanisi wa kikokotozi
- Inapendelewa: Uzoefu wa kuongoza mipango changamano ya ML kutoka utafiti au majaribio hadi uzalishaji yenye matokeo yanayopimika
Manufaa
- Mpangilio wa kazi mseto unaobadilika kwa nafasi za ofisini
- Fanya kazi kwa mbali kutoka mahali popote hadi wiki nane kila mwaka
- Sera inayobadilika ya likizo
- Siku mbili za mapumziko ya afya ya akili kwa kampuni nzima
- Ufikiaji wa programu ya Headspace
- Chaguo za akiba ya kustaafu
- Marejesho ya ada ya masomo
- Programu za motisha kwa wafanyakazi
- Rasilimali zinazosaidia ustawi wa akili, mwili, na fedha
- Siku mbili za kujitolea zinazolipwa kila mwaka
- Fursa za kushiriki katika miradi ya ushauri ya pro bono
- Mipango ya bima ya afya, meno, macho, ulemavu, na maisha
- Mpango wa 401(k) wenye mchango unaolingana wa kampuni
- Likizo ya ugonjwa na muda salama unaolipwa
- Likizo zinazolipwa, ikiwemo siku mbili za afya ya akili za kampuni
- Likizo ya uzazi
- Likizo ya sabato
- Bima ya hospitali, ajali, na ugonjwa ya hiari
- Bima ya maisha na kifo na ukeketaji kutokana na ajali ya hiari
- Akaunti za Matumizi Zinazobadilika na Akaunti za Akiba ya Afya
- Marejesho ya gharama za mazoezi
- Mpango wa Msaada kwa Wafanyakazi
- Manufaa ya ulinzi wa kisheria wa kikundi na wizi wa utambulisho
- Ufikiaji wa mpango wa 529
- Manufaa ya usafiri wa kwenda kazini
- Msaada wa kuasili mtoto na surrogacy
- Mpango wa Ununuzi wa Hisa za Wafanyakazi
- Uwezekano wa kustahiki bonasi ya kila mwaka kulingana na utendaji wa kampuni na mtu binafsi