Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI

Diese Position ist in Zug, Schweiz oder London, UK angesiedelt.

Document Understanding ist eine grundlegende Intelligenzschicht, die jede wichtige Fähigkeit unserer rechtlichen KI-Plattform unterstützt – von der Suche und Informationsgewinnung bis hin zu agentischem Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel. Sie werden hochmoderne semantische Chunking-, Dokumentenanreicherungs- und Wissensgraph-Konstruktionssysteme entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, die über autoritative rechtliche, steuerliche und buchhalterische Inhalte sowie außergewöhnlich vielfältige Kundendaten arbeiten.

Dies ist eine seltene Gelegenheit, Forschungsprobleme in Publikationsqualität mit unmittelbarem Produktionsimpact zu lösen – Ihre Innovationen werden direkt beeinflussen, wie Millionen von Rechtsfachleuten komplexe rechtliche Dokumente recherchieren, analysieren und darüber nachdenken, während sie die Fähigkeiten vorantreiben, die die nächste Generation intelligenter rechtlicher KI-Agenten ermöglichen.

Über die Rolle

Als Lead Applied Scientist werden Sie:

• Das Design, den Aufbau, den Test und die Bereitstellung von End-to-End-AI-Lösungen für komplexe Dokumentenverständnisaufgaben im rechtlichen Bereich leiten.
• Die Ausführung großangelegter Projekte leiten, einschließlich: fortgeschrittener semantischer Chunking-Modelle für lange, nicht einheitlich strukturierte rechtliche Dokumente mit anpassbarer Granularität; Dokumentenanreicherungssysteme mit rechtlichen und kundendefinierten Taxonomien; LLM-basierte Wissensgraph-Konstruktionspipelines, die heterogene rechtliche Kenntnisse extrahieren und verknüpfen; und skalierbare Systeme zur Generierung synthetischer Daten.
• Als technischer Leiter und primärer Ansprechpartner fungieren und die volle Verantwortung für alle Forschungsleistungen übernehmen.
• Mit der Technik zusammenarbeiten, um eine gut verwaltete Softwarebereitstellung und Zuverlässigkeit in großem Maßstab über mehrere Produktlinien hinweg zu gewährleisten.

Bewerten, Optimieren & Fähigkeiten Vorantreiben

Entwickeln Sie umfassende Bewertungsstrategien für sowohl komponentenbasierte als auch End-to-End-Qualität, indem Sie Expertenannotation und synthetische Daten nutzen.

Wenden Sie robuste Trainingsmethoden an, die Leistung mit Latenzanforderungen ausbalancieren.

Leiten Sie Initiativen zur Wissensdestillation, um große Modelle in produktionsbereite SLMs zu komprimieren.

Halten Sie wissenschaftliche und technische Expertise durch Produktlieferungen, veröffentlichte Forschung und Beiträge zum geistigen Eigentum aufrecht.

Informieren Sie die gemeinsamen Fähigkeiten und Forschungsthemen von Labs durch neuartige Ansätze zur Lösung herausfordernder Geschäftsprobleme.

Strategische technische Richtung vorantreiben

Bestimmen Sie unabhängig geeignete Architekturen für komplexe Herausforderungen im Dokumentenverständnis, wobei Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit abgewogen werden.

Treffen Sie kritische technische Entscheidungen zu semantischen Chunking-Strategien, Ansätzen zur Dokumentenklassifizierung, LLM-basierten Methoden zur Wissensgewinnung und Architekturen für das mehrdokumentarische Denken.

Geben Sie Input an Geschäftspartner, Führungskräfte auf mittlerer bis höherer Ebene und die Leitung von Labs zur langfristigen AI-Strategie.

Entwickeln Sie tiefgehendes Wissen über TR-Kunden und Dateninfrastrukturen über mehrere Produkte hinweg, um technische Fahrpläne zu gestalten.

Kommunizieren & Führen

Arbeiten Sie eng mit Engineering- und Produktteams zusammen, um komplexe Herausforderungen im Dokumentenverständnis in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.

Binden Sie Stakeholder über mehrere Produktlinien hinweg ein, um die Anforderungen an Anwendungsfälle tief zu verstehen und Ziele zu gestalten, die die Fähigkeiten des Dokumentenverständnisses mit unterschiedlichen geschäftlichen Bedürfnissen in Einklang bringen, einschließlich der nächsten Generation von Such- und tiefen Rechtsforschungen.

Mentoren und coachen Sie Teammitglieder mit unterschiedlichen ML/NLP-Fähigkeiten und bauen Sie technische Fähigkeiten in der gesamten Organisation auf.

Über Sie

Sie passen zur Rolle des Lead Applied Scientist, wenn Sie:

• Ein PhD in Informatik, KI, NLP oder einem verwandten Bereich oder einen Master-Abschluss mit gleichwertiger Forschungs-/Branchenerfahrung haben.
• Nachweisbare praktische Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von Systemen zum Dokumentenverständnis, Informationsgewinnungspipelines oder Wissensgraph-Konstruktionen unter Verwendung von Deep Learning, LLMs und NLP-Methoden haben.
• Die Fähigkeit nachweisen können, komplexe Probleme des Dokumentenverständnisses in innovative AI-Anwendungen zu übersetzen, die Genauigkeit und Effizienz ausbalancieren.
• Die Fähigkeit nachweisen können, technische Führung zu bieten, Teammitglieder zu betreuen und ohne formale Autorität in einem angewandten Forschungsumfeld Einfluss zu nehmen.
• Starke Programmierkenntnisse (z.B. Python) und Erfahrung mit modernen Deep-Learning-Frameworks (z.B. PyTorch, Hugging Face Transformers, DeepSpeed) haben.
• Veröffentlichungen in relevanten Fachzeitschriften wie ACL, EMNLP, ICLR, NeurIPS, SIGIR oder KDD haben.

Technische Qualifikationen

Tiefes Verständnis der Grundlagen des Dokumentenverständnisses: Dokumentenlayoutanalyse, semantische Chunking-Ansätze über feste Größen oder absatzbasierte Methoden hinaus, Dokumentenklassifizierung, die hierarchische Taxonomien behandelt, unausgewogene Mehrfachklassifizierung und Anpassung an domänenspezifische Schemata.

Expertise in der Wissensgewinnung und dem Bau von Wissensgraphen: Entitätskennung und -verknüpfung, Relationsextraktion, Zitationsanalyse und Erstellung von Graphdarstellungen aus unstrukturiertem Text.

Expertise in LLM-basierten Informationsgewinnung, Few-Shot- und Multi-Task-Lernen, Nachtraining und Wissensdestillation.

Solides Verständnis von Techniken zur Generierung synthetischer Daten für NLP, einschließlich der Generierung von Abfragen-Antworten mit Verifizierung und skalierbarer Datenaugmentation für das Training spezialisierter Modelle.

Solides Verständnis von Effizienzoptimierung, einschließlich Wissensdestillation, Modellkompression und der Gestaltung von SLM-basierten Lösungen, die Leistung mit rechnerischen Einschränkungen ausbalancieren.

Solides Verständnis von DL/ML-Ansätzen, die für NLP-Aufgaben verwendet werden.

Erfahrung in der Gestaltung von Annotierungsworkflows, der Erstellung hochwertiger gekennzeichneter Datensätze mit klaren Richtlinien und der Entwicklung von Bewertungsrahmen für Aufgaben des Dokumentenverständnisses.

Hybrid Work Model: Wir haben ein flexibles hybrides Arbeitsumfeld (2-3 Tage pro Woche im Büro, je nach Rolle) für unsere bürobasierten Rollen angenommen, während wir ein nahtloses Erlebnis bieten, das digital und physisch verbunden ist.
Flexibilität & Work-Life-Balance: Flex My Way ist eine Reihe unterstützender Arbeitsplatzrichtlinien, die helfen sollen, persönliche und berufliche Verantwortlichkeiten zu managen, sei es, sich um die Familie zu kümmern, der Gemeinschaft etwas zurückzugeben oder Zeit zum Erfrischen und Zurücksetzen zu finden. Dies baut auf unseren flexiblen Arbeitsregelungen auf, einschließlich der Möglichkeit, bis zu 8 Wochen pro Jahr von überall aus zu arbeiten, was den Mitarbeitern hilft, eine bessere Work-Life-Balance zu erreichen.
Karriereentwicklung und Wachstum: Durch die Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Fähigkeitenentwicklung bereiten wir unser Talent darauf vor, die Herausforderungen von morgen zu bewältigen und reale Lösungen zu liefern. Unser Grow My Way-Programm und der skills-first Ansatz stellen sicher, dass Sie die Werkzeuge und das Wissen haben, um zu wachsen, zu führen und in einer KI-fähigen Zukunft zu gedeihen.
Wettbewerbsfähige Branchenleistungen: Wir bieten umfassende Leistungspläne, die flexible Urlaubsregelungen, zwei unternehmensweite mentale Gesundheitstage, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für mentale, körperliche und finanzielle Gesundheit umfassen.
Kultur: Weltweit anerkannt, preisgekrönter Ruf für Inklusion und Zugehörigkeit, Flexibilität, Work-Life-Balance und mehr. Wir leben nach unseren Werten: Über unsere Kunden besessen sein, um den Sieg konkurrieren, (Y)our Thinking herausfordern, schnell handeln / schnell lernen und gemeinsam stärker.
Soziale Auswirkungen: Machen Sie einen Unterschied in Ihrer Gemeinde mit unserem Social Impact Institute. Wir bieten Mitarbeitern jährlich zwei bezahlte Freiwilligentage und Möglichkeiten, sich an Pro-Bono-Beratung Projekten und Umwelt-, Sozial- und Governance-Initiativen zu beteiligen.
Reale Auswirkungen erzielen: Wir sind eines der wenigen Unternehmen weltweit, das seinen Kunden hilft, Gerechtigkeit, Wahrheit und Transparenz zu verfolgen. Gemeinsam mit den Fachleuten und Institutionen, die wir bedienen, helfen wir, die Rechtsstaatlichkeit aufrechtzuerhalten, die Räder des Handels in Bewegung zu setzen, schlechte Akteure zu fangen und die Fakten zu berichten.