Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle KI-Lösungen für komplexe Dokumentenverständnisaufgaben im Rechtsbereich.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Steuer-, Rechts- und professionelle Dienstleistungen.
- Vorteile: Flexibles Arbeitsmodell, Weiterbildungsmöglichkeiten und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Engagierte Unternehmenskultur mit Fokus auf soziale Verantwortung und persönliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Produkte, die echten Einfluss auf die Rechtsprechung haben.
- Qualifikationen: PhD oder Master in Informatik, KI oder verwandten Bereichen; Erfahrung in NLP und Deep Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Diese Position ist in Zug, Schweiz oder London, UK angesiedelt. Möchten Sie Ihre Erfahrung im Aufbau von suchgesteuerten KI-Lösungen nutzen, um unsere führenden Produkte in den Bereichen Steuern, Recht und professionelle Dienstleistungen zu verbessern? Das Dokumentenverständnis ist eine grundlegende Intelligenzschicht, die jede wichtige Fähigkeit unserer rechtlichen KI-Plattform unterstützt, von der Suche und Informationsgewinnung bis hin zum agentischen Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel. In dieser Rolle werden Sie hochmoderne Systeme für semantisches Chunking, Dokumentenanreicherung und Wissensgraphkonstruktion entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, die mit autoritativen rechtlichen, steuerlichen und buchhalterischen Inhalten sowie vielfältigen Kundendaten arbeiten.
Über die Rolle
- Innovieren & Liefern: Entwerfen, bauen, testen und bereitstellen von End-to-End-KI-Lösungen für komplexe Aufgaben des Dokumentenverständnisses im rechtlichen Bereich. Entwickeln Sie fortschrittliche Modelle für das semantische Chunking von langen, nicht einheitlich strukturierten Dokumenten mit anpassbaren Granularitätsstufen für verschiedene Anwendungsfälle.
- Bewerten & Optimieren: Entwickeln Sie umfassende Daten- und Bewertungsstrategien für die Qualität auf Komponenten- und End-to-End-Ebene, unter Verwendung von Expertenannotation und synthetischer Datengenerierung.
- Technische Entscheidungen vorantreiben: Unabhängig geeignete Architekturen für herausfordernde Probleme des Dokumentenverständnisses bestimmen, einschließlich semantischer Chunking-Strategien, die unterschiedliche Formate verarbeiten.
- Ausrichten & Kommunizieren: Eng mit Engineering- und Produktteams zusammenarbeiten, um komplexe Herausforderungen des Dokumentenverständnisses in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.
- Das Feld voranbringen: Wissenschaftliche und technische Expertise in einem oder mehreren relevanten Bereichen durch Produktlieferungen, veröffentlichte Forschung und geistiges Eigentum aufrechterhalten.
Über Sie
- PhD in Informatik, KI, NLP oder einem verwandten Bereich oder ein Master-Abschluss mit gleichwertiger Forschungs-/Branchenerfahrung.
- Praktische Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Systemen zum Dokumentenverständnis, Informationsgewinnungspipelines oder Wissensgraphkonstruktion.
- Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Probleme des Dokumentenverständnisses in innovative KI-Anwendungen zu übersetzen.
- Starke Programmierkenntnisse (Python) und Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed).
Technische Qualifikationen
- Tiefes Verständnis der Grundlagen des Dokumentenverständnisses: Layoutanalyse, semantisches Chunking, Dokumentenklassifizierung.
- Expertise in der Wissensgewinnung und Wissensgraphkonstruktion: Entitätskennung und -verknüpfung, Relationsextraktion.
- Solides Verständnis von Techniken zur Generierung synthetischer Daten für NLP.
Was ist für Sie drin?
- Hybrides Arbeitsmodell: Flexibles hybrides Arbeitsumfeld (2-3 Tage pro Woche im Büro).
- Flexibilität & Work-Life-Balance: Arbeiten von überall für bis zu 8 Wochen pro Jahr.
- Karriereentwicklung und Wachstum: Kontinuierliches Lernen und Fähigkeiten entwickeln.
- Wettbewerbsfähige Vorteile: Flexible Urlaubsregelungen, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge.
- Kultur: Inklusion, Zugehörigkeit, Flexibilität und Werte wie Kundenorientierung und Teamarbeit.
- Soziale Auswirkungen: Zwei bezahlte Freiwilligentage pro Jahr und Möglichkeiten zur Teilnahme an ESG-Initiativen.
Senior Applied Scientist, Search - NLP/GenAI Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Als Arbeitgeber bietet Thomson Reuters eine inspirierende Arbeitsumgebung in Zug, Schweiz oder London, UK, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Mit einem flexiblen hybriden Arbeitsmodell, umfangreichen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf Work-Life-Balance unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter dabei, ihre Karriereziele zu erreichen und gleichzeitig einen positiven sozialen Einfluss auszuüben. Die Unternehmenskultur legt Wert auf Vielfalt, Inklusion und die Verpflichtung, Kunden bei der Verfolgung von Gerechtigkeit und Transparenz zu unterstützen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Applied Scientist, Search - NLP/GenAI erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Applied Scientist, Search - NLP/GenAI mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Applied Scientist, Search - NLP/GenAI bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
