Thomson Reuters; hukuk hizmetleri, vergi ve muhasebe, uluslararası ticaret, risk yönetimi, sigortacılık, danışmanlık ve küresel haber alanlarında çalışan profesyoneller için güvenilir içerik, veri ve teknoloji geliştirir. Şirketin portföyünde hukuk araştırma platformları, vergi ve muhasebe yazılımları, uyum ve düzenleyici araçlar ile Reuters medya hizmetleri yer alır. Thomson Reuters, uzmanlığını üretken yapay zekâ yatırımlarıyla birleştirerek hukuk bürolarının, şirketlerin, vergi profesyonellerinin ve medya kuruluşlarının karmaşık bilgileri yönetmesine, iş akışlarını kolaylaştırmasına ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
Kıdemli Makine Öğrenimi Mühendisi, NLP ve LLM – Hibrit
Thomson Reuters hukuk zekâsı ürünleri için üretim ortamında NLP ve büyük dil modeli sistemleri geliştirin. Karmaşık hukuki belgeleri ölçeklenebilir ve güvenilir yapay zekâ yetenekleriyle işlenebilir içgörülere dönüştürün.
Açıklama
- Karmaşık hukuki belgelerden ve verilerden yararlı içgörüler çıkaran üretim ortamındaki makine öğrenimi ve büyük dil modeli sistemlerini oluşturmak ve devreye almak
- Sözleşme dili, bilgi çıkarma, model tabanlı analiz ve belge karşılaştırmayı içeren NLP sorunlarını ele almak
- Makine öğrenimi ve LLM destekli modeller ile sistemleri tasarlamak, geliştirmek, eğitmek ve devreye almak
- Bilgi çıkarma, metin oluşturma ve özetleme, yapay zekâ aracıları, arama ve belge analizi için üretim yetenekleri sunmak
- Model eğitimi, değerlendirme, devreye alma ve sürekli üretim işletimi için güvenilir ve ölçeklenebilir işlem hatları oluşturmak
- Model kalitesi, doğruluk, güvenilirlik, veri kayması ve olası önyargıyı kapsayan değerlendirme çerçeveleri ve ölçütleri oluşturmak
- Deneyler, özellik mühendisliği, model seçimi ve ayarlama yoluyla model performansını ve kaynak verimliliğini iyileştirmek
- İş ve ürün ihtiyaçlarını, ilk denemelerden üretim ölçeğine kadar makine öğrenimi çözümlerine dönüştürmek
- Makine öğrenimi, mühendislik, ürün, hukuk, veri ve güvenlik ekipleriyle iş birliği yapmak
- Güvenilir yapay zekâ yetenekleri sunarken hassas bilgileri korumak
Gereksinimler
- Makine öğrenimi veya yapay zekâ odaklı makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, istatistik ya da ilgili nicel bir disiplinde yüksek lisans derecesi
- Makine öğrenimi mühendisliği, uygulamalı makine öğrenimi, araştırma mühendisliği veya yakından ilişkili yazılım mühendisliği alanında en az üç yıl profesyonel deneyim
- Üretim ortamında makine öğrenimi modelleri oluşturma, eğitme ve devreye alma konusunda pratik deneyim
- Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve güncel büyük dil modeli mimarileri hakkında güçlü uygulamalı bilgi
- Bilgi çıkarma, metin oluşturma veya özetleme, yapay zekâ aracıları ya da arama deneyimi
- İleri düzey Python programlama becerisi
- PyTorch veya TensorFlow ile uygulamalı deneyim
- Özel uygulamalar veya alanlar için dil modelleri ya da diğer makine öğrenimi modelleri geliştirme veya ince ayar yapma deneyimi
- Model değerlendirme yöntemleri ve ölçütlerini tasarlama ve kullanma deneyimi
- Ürün veya iş ihtiyaçlarını makine öğrenimi çözümlerine dönüştürebilme ve teknik kararları, ödünleşimleri ve sonuçları açıklayabilme
- Güçlü problem çözme, iş birliği ve sorumluluk alma becerileri
- Tercihen: Makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, istatistik veya ilgili nicel bir disiplinde doktora
- Tercihen: ML veya LLM sistemlerini büyük ölçekte devreye alma ve işletme deneyimi
- Tercihen: Hukuk teknolojisi, hukuki NLP, hukuki belge analizi veya alana özgü dil modelleme geçmişi
- Tercihen: Finansal hizmetler, ekonomi veya düzenlemeye tabi ya da veriye duyarlı sektörlerde deneyim
- Tercihen: LLM sunma veya kendi altyapısında barındırma ve hesaplama verimliliğini iyileştirme deneyimi
- Tercihen: Ölçülebilir sonuçlarla araştırma veya deneme aşamasından üretime kadar karmaşık ML girişimlerine liderlik etme deneyimi
Yan Haklar
- Ofis temelli pozisyonlar için esnek hibrit çalışma düzeni
- Her yıl sekiz haftaya kadar dünyanın herhangi bir yerinden uzaktan çalışma
- Esnek izin politikası
- Şirket genelinde iki zihinsel sağlık izin günü
- Headspace uygulamasına erişim
- Emeklilik tasarrufu seçenekleri
- Öğrenim ücreti geri ödemesi
- Çalışan teşvik programları
- Zihinsel, fiziksel ve finansal refahı destekleyen kaynaklar
- Her yıl iki ücretli gönüllülük günü
- Pro bono danışmanlık projelerine katılım fırsatları
- Sağlık, diş, görme, maluliyet ve hayat sigortası programları
- Şirket katkılı 401(k) planı
- Ücretli hastalık ve güvenli izin
- İki şirket zihinsel sağlık günü de dâhil olmak üzere ücretli tatiller
- Ebeveyn izni
- Sabbatical izni
- İsteğe bağlı hastane, kaza ve hastalık sigortası
- İsteğe bağlı hayat ve kaza sonucu ölüm ve uzuv kaybı sigortası
- Esnek Harcama Hesapları ve Sağlık Tasarruf Hesapları
- Spor ve fitness gideri geri ödemesi
- Çalışan Destek Programı
- Grup hukuki yardım ve kimlik hırsızlığı koruma avantajı
- 529 planına erişim
- Ulaşım yardımları
- Evlat edinme ve taşıyıcı annelik desteği
- Çalışan Hisse Senedi Satın Alma Planı
- Şirket ve bireysel performansa bağlı yıllık bonus için potansiyel uygunluk