Principal Scientist, AI Ventures

Diese hybride Position ist in Zug, Schweiz, angesiedelt.

Über die Rolle

Als Principal Scientist, AI Ventures bei Thomson Reuters werden Sie:

• Die angewandte Forschungsagenda für die Hauptplattform und neue Inkubationskandidaten festlegen und vorantreiben, Experimente entwerfen und durchführen, die kritische Forschungsfragen beantworten, während wissenschaftliche Strenge mit geschäftlichem Einfluss in Einklang gebracht wird.
• Die Grenzen der agentischen KI und multi-agenten Systeme erkunden – Orchestrierung, Planung, Werkzeugnutzung, Gedächtnis und Bewertung – zusammen mit LLM, RAG und NLP-Methoden, die autonome und semi-autonome Workflows antreiben, und testen, was echten Wert in der Produktion liefert.
• End-to-End-Experimentierung und -Entwicklung über den gesamten Forschungslebenszyklus hinweg besitzen – von der Datenerfassung und Modellauswahl bis hin zu Agentendesign und KI-gestützten Anwendungen – und die Arbeit in Forschung, Datenengineering und Bewertung leiten.
• Praktiker-Workflows und Geschäftsziele in Risiko, Compliance und Betrug in technische Anforderungen und testbare Forschungs-Hypothesen übersetzen.
• Mit Engineering zusammenarbeiten, um einen agentischen SDLC zu gestalten – KI-Agenten über den Softwareentwicklungslebenszyklus einzubetten, um Experimentierung, Bewertung und den Weg vom Prototyp zur Produktion zu beschleunigen.
• Die Produktivität der Entwickler fördern, indem Agenten in der täglichen Ingenieurarbeit eingesetzt werden – durch den Einsatz von Codierungsagenten und KI-unterstützten Workflows, um die Geschwindigkeit und Qualität von Forschung und Lieferung zu erhöhen.
• Für Forschungsleistungen in den Projekten der Einheit verantwortlich sein und den Standard für experimentelles Design, Reproduzierbarkeit und die Bewertung agentischer Systeme setzen.
• Wissenschaftler und Ingenieure betreuen und coachen, um das Niveau in Bezug auf agentische KI, LLM und NLP-Best Practices zu heben.

Über Sie

Erforderliche Qualifikationen

• Tiefes Wissen über agentische KI und multi-agenten Systeme – Orchestrierung, Planung, Werkzeugnutzung und Gedächtnis – mit aktiver Experimentierung in LLMs, RAG und Prompt Engineering.
• Starke Kenntnisse moderner NLP-Methoden, mit Erfahrung in der Nutzung von Wissensgraphen zur Bereitstellung strukturierter Grundlagen und Argumentation über komplexe, reale Daten.
• Exzellente Programmierkenntnisse in Python, Kenntnisse in Git und Cloud-Technologien sowie Erfahrung im Schreiben von produktionsreifem Code.
• Nachgewiesene Fähigkeit, eine Forschungsagenda festzulegen und Experimente zu entwerfen, die wissenschaftliche Strenge mit geschäftlichem Einfluss in Einklang bringen, und komplexe, offene Probleme in erfolgreiche KI-Anwendungen zu übersetzen.
• Erfahrung im Umgang mit realen, unordentlichen Daten in kommerziellen oder industriellen Kontexten – nicht nur mit sauberen Benchmark-Datensätzen.
• Erfahrung in der Mitgestaltung eines agentischen SDLC und Bewertungsprozessen mit Engineering, einschließlich agentenunterstützter Werkzeuge, die die Produktivität der Entwickler steigern, und dem Übergang von Prototypen zu produktionsbereiten Fähigkeiten in Startup-Geschwindigkeit.
• Hervorragende Kommunikations- und Analysefähigkeiten, mit der Fähigkeit, agil mit Produkt-, Engineering- und Geschäftspartnern zusammenzuarbeiten – und Wissenschaftler und Ingenieure zu coachen und zu betreuen.
• Fachkenntnisse in den Bereichen Risiko, Compliance, Betrug oder angrenzenden Unternehmensabläufen – in der Lage, glaubwürdig mit Praktikern und Führungskräften zu interagieren und schnell neue Bereiche zu erlernen.
• Leidenschaft für die neuesten Entwicklungen in agentischer KI, multi-agenten Systemen, LLMs und generativer KI sowie die Fähigkeit, aufkommende Techniken in die langfristige Forschungsrichtung der Einheit zu integrieren.

Bevorzugte Qualifikationen

• Doktortitel in einem relevanten Fachgebiet oder ein Master-Abschluss plus ein vergleichbares Maß an Forschungserfahrung.
• Nachweisbare Industrieerfahrung nach der Promotion beim Aufbau von NLP / ML / GenAI / agentischen KI-Systemen für kommerzielle Anwendungen.
• Erfahrung in globalen, unternehmensweiten Umgebungen, in Partnerschaft mit Engineering, Produkt und Geschäftspartnern zur Bereitstellung von KI-Funktionen.

Vorteile

• Hybrides Arbeitsmodell: flexibles hybrides Arbeitsumfeld (2-3 Tage pro Woche im Büro, je nach Rolle) und die Möglichkeit, bis zu 8 Wochen pro Jahr von überall aus zu arbeiten.
• Flexibilität & Work-Life-Balance: Richtlinien, die helfen, persönliche und berufliche Verantwortlichkeiten zu managen.
• Karriereentwicklung und Wachstum: kontinuierliche Lern- und Entwicklungsprogramme, kompetenzorientierter Ansatz und Programme, um in einer KI-gestützten Zukunft zu wachsen, zu führen und zu gedeihen.
• Wettbewerbsfähige Branchenvorteile: flexible Urlaubsregelungen, unternehmensweite mentale Gesundheitstage, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für mentale, körperliche und finanzielle Gesundheit.

Chancengleichheit

Um sicherzustellen, dass wir dies erreichen können, suchen wir talentierte, qualifizierte Mitarbeiter in all unseren Betrieben weltweit, unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht/Geschlechtsidentität, einschließlich Schwangerschaft, Geschlechtsidentität und -ausdruck, nationaler Herkunft, Religion, sexueller Orientierung, Behinderung, Alter, Familienstand, Staatsbürgerschaft, Veteranenstatus oder einer anderen geschützten Klassifikation gemäß geltendem Recht. Thomson Reuters ist stolz darauf, ein Arbeitgeber für Chancengleichheit zu sein, der einen drogenfreien Arbeitsplatz bietet. Wir treffen auch angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Personen mit Behinderungen und für aufrichtig gehaltene religiöse Überzeugungen gemäß geltendem Recht.