AI Engineer

Über Sie

Lieben Sie es, die Suche tatsächlich für den Benutzer funktionieren zu lassen? Sind Sie praktisch mit Ranking-Algorithmen und der Verständnis von Abfragen vertraut und begeistert, Verbesserungen zu liefern, die die Benutzer am selben Tag spüren? Genießen Sie es, pragmatische, latenzarme und kosteneffiziente Lösungen für KI-unterstützte juristische Recherchen zu entwickeln (wo Zitationen, Präzision und Nachvollziehbarkeit wichtig sind)? Wenn ja, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.

Über Omnilex

Omnilex ist ein junges, dynamisches KI-Rechts-Tech-Startup mit Wurzeln an der ETH Zürich. Unser leidenschaftliches interdisziplinäres Team von über 14 Personen widmet sich der Unterstützung von Juristen in Kanzleien und Rechtsteams, indem es die Kraft der KI für juristische Recherchen und die Beantwortung komplexer rechtlicher Fragen nutzt. Wir heben uns bereits durch die Bewältigung einzigartiger Herausforderungen hervor, einschließlich unserer Kombination aus externen Daten, internen Kundendaten und unseren eigenen innovativen KI-ersten rechtlichen Kommentaren.

Aufgaben

Ihre Verantwortlichkeiten

Als AI Engineer - Legal Search Optimization werden Sie sich auf den Aufbau und die Bereitstellung von Retrieval-, Reasoning- und Kontext-Engineering konzentrieren, die unsere juristische Forschungserfahrung unterstützen.

• Retrieval & Ranking: Implementieren und Iterieren von domänenspezifischen Retrieval- und Reranking-Algorithmen, die über die Standardalgorithmen hinausgehen, einschließlich Wissensgraphen und benutzerdefinierten Workflows.
• LLM-powered Produkte: Entwerfen und Erstellen robuster, produktionsreifer LLM-Systeme und Chatbots.
• Signale & Merkmale: Entwerfen von Bewertungsmerkmalen aus Zitationen, Autorität, Aktualität, Gerichtsbarkeit, Abschnitts-/Paragraphenstruktur und intra-dokumentarischen Ankern.
• Praktische Überlegungen: Sorgfältige Bewertung von Entscheidungen wie API vs. selbst gehostet; Hinzufügen von Batching, Early-Exit und Caching zur Kosten-/Latenzkontrolle.
• Bewertung, die das Versenden leitet: Definieren von Offline-Evaluierungssets, Durchführung schneller Ablationen und Überwachung von Produktionsfeedback und Dashboards.
• Suchinfrastruktur: Feinabstimmung von Indizes, Analysatoren und Einbettungen; Verwaltung von Rückruf-/Präzisionskompromissen und De-Duplizierung/Nah-Duplizierungssuppression.
• Kosten & Leistung: Kontrolle des Tokenverbrauchs, GPU/CPU-Zeit und Indexierungskosten durch Caching, Vorberechnung und Fallbacks.
• Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit Rechtsexperten, um Benutzerprobleme in Rankingmerkmale umzuwandeln; Dokumentation von Entscheidungen und Teilen klarer Handbücher.

Voraussetzungen

• Starke praktische Erfahrung in der Verbesserung von Such-/Retrieval-Systemen (hybrides Retrieval, Reranking oder Verständnis von Abfragen) in der Produktion.
• Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von LLM-basierten Produkten von Prototyping bis Produktion.
• Solide Algorithmenkenntnisse (Datenstrukturen, Komplexität, Graphentheorie, Statistik), IR/NLP-Intuition und praktische SQL-Kenntnisse.
• Kenntnisse in (unserem Kern-Stack).
• Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden: Azure AI Search, pgvector/PostgreSQL, OpenSearch/Elasticsearch oder ähnlichem.
• Vertrautheit mit modernen Einbettungsmodellen und Cross-Encodern für Reranking; Fähigkeit, über Latenz, Durchsatz und Qualitätskompromisse nachzudenken.
• Eigenverantwortung, klare Kommunikation und Handlungsdrang.
• Fließende Englischkenntnisse; Verfügbarkeit in Vollzeit. Vor Ort in Zürich mindestens zwei Tage pro Woche (hybrid).

Bevorzugte Qualifikationen

• Sie haben eine Schweizer Arbeitsbewilligung oder EU/EFTA-Staatsbürgerschaft.
• Berufliche Kenntnisse der deutschen Sprache (viele Quellen sind auf Deutsch und wir sprechen mit deutschsprachigen Kunden).
• Erfahrung mit Evaluierungspipelines (KI als Richter, Mensch-in-der-Schleife-Bewertung, Inter-Annotator-Vereinbarung, Fehleranalyse) pragmatisch angewendet.
• Praktisches Wissen über spärliche Methoden (BM25+/BM25L/SPLADE), dichte Modelle (e5/BGE/ColBERT-Stil) und semantisches Re-Ranking.
• Erfahrung in der Bereitstellung/Betrieb kleiner Modelle oder Dienste (Docker; grundlegendes Kubernetes oder serverlos ist ein Plus).
• Vertrautheit mit unserem Stack: Azure / NestJS / Kenntnisse und Erfahrungen mit Rechtssystemen, insbesondere in der Schweiz, Deutschland, USA.

Vorteile

• Direkter Einfluss: Ihre Ranking- und Retrieval-Änderungen verbessern sofort die Ergebnisqualität und das Vertrauen der Benutzer.
• Autonomie & Verantwortung: Gestalten Sie unsere juristische Forschungs-Pipeline, über mehrschichtige Benutzerintentionserkennung, dynamisches Retrieval und Reranking.
• Team: Arbeiten Sie mit einem scharfen, interdisziplinären Team an der Schnittstelle von KI, Suche und Recht.
• Vergütung: CHF 7'000–11'000 pro Monat + ESOP (Mitarbeiteraktienoptionen), abhängig von Erfahrung und Fähigkeiten.

Wir freuen uns darauf, von Kandidaten zu hören, die leidenschaftlich daran interessiert sind, die juristische Suche schnell, genau und vertrauenswürdig zu gestalten. Bewerben Sie sich noch heute, indem Sie auf die Schaltfläche „Bewerben“ klicken.