Thomson Reuters розробляє надійний контент, дані й технології для фахівців, які працюють у сфері юридичних послуг, оподаткування та бухгалтерського обліку, міжнародної торгівлі, управління ризиками, страхування, консалтингу та світових новин. До її портфеля входять платформи для юридичних досліджень, програмне забезпечення для оподаткування й бухгалтерського обліку, інструменти для забезпечення відповідності вимогам і дотримання нормативних положень, а також медіасервіси Reuters. Поєднуючи галузеву експертизу з інвестиціями в генеративний штучний інтелект, Thomson Reuters допомагає юридичним фірмам, корпораціям, податковим фахівцям і медіаорганізаціям працювати зі складною інформацією, оптимізувати робочі процеси та ухвалювати більш обґрунтовані рішення.
Провідний інженер з машинного навчання, NLP і LLM — гібридний формат
Створюйте промислові NLP-системи та системи на основі великих мовних моделей для продуктів Thomson Reuters у сфері юридичної аналітики. Перетворюйте складні юридичні документи на практичні висновки за допомогою масштабованих і надійних рішень на основі ШІ.
Опис
- Створюйте та впроваджуйте промислові системи машинного навчання і великих мовних моделей, що вилучають корисні відомості зі складних юридичних документів і даних
- Розв’язуйте завдання NLP, пов’язані з договірною мовою, вилученням інформації, аналізом на основі моделей і порівнянням документів
- Проєктуйте, розробляйте, навчайте та впроваджуйте моделі й системи на основі машинного навчання та LLM
- Створюйте промислові рішення для вилучення інформації, генерації та узагальнення тексту, ШІ-агентів, пошуку й аналізу документів
- Розробляйте надійні масштабовані конвеєри для навчання, оцінювання, впровадження моделей і подальшої експлуатації у промисловому середовищі
- Створюйте системи оцінювання та метрики якості, точності, надійності моделей, дрейфу й потенційної упередженості
- Підвищуйте продуктивність моделей та ефективність використання ресурсів за допомогою експериментів, розроблення ознак, вибору й налаштування моделей
- Перетворюйте бізнесові та продуктові потреби на рішення машинного навчання — від перших експериментів до промислового масштабу
- Співпрацюйте з командами машинного навчання, розроблення, продукту, юридичного напряму, роботи з даними та безпеки
- Захищайте конфіденційну інформацію, створюючи надійні рішення на основі ШІ
Вимоги
- Ступінь магістра в галузі машинного навчання, комп’ютерних наук, статистики або іншої кількісної дисципліни з фокусом на машинне навчання чи штучний інтелект
- Щонайменше три роки професійного досвіду в інженерії машинного навчання, прикладному машинному навчанні, дослідницькій інженерії або тісно пов’язаній розробці програмного забезпечення
- Практичний досвід створення, навчання та впровадження моделей машинного навчання у промисловому середовищі
- Глибокі прикладні знання машинного навчання, оброблення природної мови та сучасних архітектур великих мовних моделей
- Досвід роботи з вилученням інформації, генерацією або узагальненням тексту, ШІ-агентами чи пошуком
- Високий рівень програмування на Python
- Практичний досвід роботи з PyTorch або TensorFlow
- Досвід розроблення або донавчання мовних чи інших моделей машинного навчання для спеціалізованих завдань або предметних галузей
- Досвід проєктування та застосування методів і метрик оцінювання моделей
- Уміння перетворювати продуктові або бізнесові потреби на рішення машинного навчання та пояснювати технічні рішення, компроміси й результати
- Сильні навички розв’язання проблем, співпраці та відповідального ведення роботи
- Бажано: ступінь PhD у галузі машинного навчання, комп’ютерних наук, статистики або іншої кількісної дисципліни
- Бажано: досвід упровадження та експлуатації систем ML або LLM у великому масштабі
- Бажано: досвід у юридичних технологіях, юридичному NLP, аналізі юридичних документів або предметно-орієнтованому моделюванні мови
- Бажано: досвід у фінансових послугах, економіці або регульованих галузях чи галузях із чутливими даними
- Бажано: досвід обслуговування або самостійного розгортання LLM і підвищення обчислювальної ефективності
- Бажано: досвід керування складними ініціативами у сфері ML — від досліджень або експериментів до промислової експлуатації — з вимірюваними результатами
Переваги
- Гнучкий гібридний формат роботи для офісних посад
- Можливість працювати віддалено з будь-якої точки світу до восьми тижнів на рік
- Гнучка політика відпусток
- Два загальнокорпоративні вихідні дні для турботи про психічне здоров’я
- Доступ до застосунку Headspace
- Варіанти пенсійних накопичень
- Відшкодування витрат на навчання
- Програми мотивації працівників
- Ресурси для підтримки психічного, фізичного та фінансового добробуту
- Два оплачувані дні на рік для волонтерської діяльності
- Можливість брати участь у консультаційних проєктах на безоплатній основі
- Програми медичного, стоматологічного, офтальмологічного страхування, страхування непрацездатності та життя
- План 401(k) із внесками компанії
- Оплачувана відпустка через хворобу та безпечні дні
- Оплачувані святкові дні, зокрема два загальнокорпоративні дні для турботи про психічне здоров’я
- Відпустка для догляду за дитиною
- Сабатична відпустка
- Додаткове страхування госпіталізації, нещасних випадків і захворювань
- Додаткове страхування життя та від нещасних випадків, зокрема на випадок втрати працездатності й смерті
- Рахунки гнучких витрат і ощадні рахунки на медичні потреби
- Відшкодування витрат на фітнес
- Програма допомоги працівникам
- Корпоративний юридичний захист і захист від крадіжки особистих даних
- Доступ до плану 529
- Компенсація транспортних витрат
- Допомога в усиновленні та сурогатному материнстві
- Програма придбання акцій працівниками
- Можливість отримати річний бонус залежно від результатів компанії та індивідуальних результатів