Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug

Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug

Zug Vollzeit 55935 - 68365 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle KI-Lösungen zur Dokumentenverständnis für die Rechts- und Steuerbranche.
  • Unternehmen: Thomson Reuters, ein führendes Unternehmen im Bereich rechtlicher KI.
  • Vorteile: Flexibles Arbeiten, umfassende Sozialleistungen und Karriereentwicklung.
  • Weitere Informationen: Engagierte Unternehmenskultur mit Fokus auf soziale Verantwortung und persönlichem Wachstum.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der juristischen KI und beeinflusse Millionen von Fachleuten.
  • Qualifikationen: PhD in Informatik oder verwandten Bereichen mit Erfahrung in Dokumentenverständnissystemen.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55935 - 68365 € pro Jahr.

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

Sie möchten Ihre Erfahrung im Aufbau von KI-Lösungen zur Dokumentenverständnis 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 antreibt – von der Suche und Informationsgewinnung bis hin zum agentischen Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel. Sie werden hochmoderne Systeme für semantisches Chunking, Dokumentanreicherung und Wissensgraphkonstruktion entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, während Sie mit autoritativen rechtlichen, steuerlichen und buchhalterischen Inhalten sowie äußerst vielfältigen 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.

Sie werden an semantischem Chunking, Dokumentanreicherung, intelligenter Klassifikation, Informationsgewinnung, Wissensgraphkonstruktion und dem Verständnis tabellarischer Daten für komplexe rechtliche, steuerliche und buchhalterische Inhalte arbeiten. Diese Arbeit bildet die Grundlage für nachgelagerte Such-, Abruf-, Denk- und generative KI-Erlebnisse.

Hauptverantwortlichkeiten

Als Lead Applied Scientist, Document Understanding bei Thomson Reuters werden Sie:

  • Semantische Chunking-Systeme für lange, nicht einheitlich strukturierte rechtliche, steuerliche und buchhalterische Dokumente entwerfen und implementieren.
  • Dokumentenbereicherungs-Pipelines aufbauen, die Dokumenttypen, Jurisdiktionen, rechtliche Konzepte, Entitäten, Parteien und andere domänenspezifische Metadaten identifizieren.
  • Hierarchische und mehrstufige Dokumentklassifikationssysteme unter Verwendung sowohl standardisierter als auch kundenspezifischer Taxonomien entwickeln.
  • LLM-basierte und traditionelle NLP-Informationsgewinnungspipelines aufbauen, die Entitäten, Beziehungen, Zitationen, Referenzen und Schlüsselkonzepte aus unstrukturierten Inhalten identifizieren.
  • Wissensgraphkonstruktionssysteme entwickeln, die Entitäten, rechtliche Konzepte, Zitationen und Beziehungen über große Dokumentensammlungen extrahieren, normalisieren, verbinden und anreichern.
  • Systeme entwerfen, die Einblicke aus komplexen tabellarischen Daten extrahieren, interpretieren und identifizieren, die in rechtlichen, steuerlichen, regulatorischen und buchhalterischen Dokumenten eingebettet sind.
  • Dokumentenintelligenzfähigkeiten schaffen, die nachgelagerte Such-, Abruf-, RAG- und agentische KI-Workflows unterstützen.
  • Robuste Evaluierungsrahmen für Systeme zum Dokumentenverständnis unter Verwendung von Expertenannotationen, synthetischen Datensätzen und Produktionsmetriken entwerfen.
  • Technische Entscheidungen zu Architekturen der Dokumentenanalyse, Chunking-Strategien, Extraktionsmethoden, Klassifikationsansätzen und Wissensdarstellungsrahmen leiten.
  • Eng mit Engineering-Teams zusammenarbeiten, um skalierbare, zuverlässige und produktionsbereite KI-Systeme bereitzustellen.
  • Technische Führung und Input in die KI-Strategie, Plattformfähigkeiten und langfristige Roadmap-Entscheidungen bieten.
  • Angewandte Wissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens innerhalb der Organisation betreuen.

Erforderliche Qualifikationen

Sie passen gut zur Rolle des Lead Applied Scientist, Document Understanding, wenn Sie:

  • Ein Doktortitel in Informatik, KI, NLP, maschinellem Lernen, Informationsabruf oder einem verwandten Bereich haben, mit nachweisbarer Industrieerfahrung nach dem Abschluss in der Entwicklung und Bereitstellung von Dokumentenverständnissystemen in großem Maßstab.
  • Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen zum Dokumentenverständnis haben, die über grundlegendes OCR oder Dokumentenparsing hinausgehen und messbare Geschäftsauswirkungen liefern.
  • Praktische Kenntnisse in den Bereichen Dokumentenanalyse, Informationsgewinnung, Klassifikation, Wissensdarstellung, Evaluierung und Produktionsbereitstellung besitzen.
  • Fortgeschrittene NLP- und KI-Fähigkeiten erfolgreich von der Forschung bis zur Produktion gebracht haben und verstehen, wie man komplexe, unstrukturierte Inhalte in strukturierte Kenntnisse umwandelt, die Suche, Abruf, Denken und intelligente Workflows antreiben.

Bevorzugte Qualifikationen

Ein kollaborativer Geist, bei dem Sie betreuen können und den Erfolg daran messen, was in der Produktion bereitgestellt und ausgeführt wird.

Ein Verständnis dafür, wie große Sammlungen unstrukturierter Dokumente in strukturierte Wissenswerte umgewandelt werden, indem Wissensgraphen aus realen Inhalten erstellt werden und diese zur Verbesserung von Abruf, Denken und KI-Workflows verwendet werden, sowie bedeutungsvolle Einblicke sowohl aus natürlicher Sprache als auch aus komplexen tabellarischen Inhalten zu extrahieren.

Was ist für Sie drin?

  • Hybrides Arbeitsmodell: Wir haben ein flexibles hybrides Arbeitsumfeld 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.
  • Karriereentwicklung und Wachstum: Durch die Förderung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Kompetenzentwicklung bereiten wir unser Talent darauf vor, die Herausforderungen von morgen zu bewältigen und reale Lösungen zu liefern.
  • Wettbewerbsfähige Branchenleistungen: Wir bieten umfassende Leistungspläne, einschließlich flexibler Urlaubsregelungen, zwei unternehmensweiten Mental Health Days, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für mentale, körperliche und finanzielle Gesundheit.
  • Kultur: Global anerkannt, preisgekrönt für Inklusion und Zugehörigkeit, Flexibilität, Work-Life-Balance und mehr.
  • Soziale Auswirkungen: Machen Sie einen Unterschied in Ihrer Gemeinde mit unserem Social Impact Institute.
  • Einen echten Einfluss auf die Welt ausüben: Wir sind eines der wenigen Unternehmen weltweit, das seinen Kunden hilft, Gerechtigkeit, Wahrheit und Transparenz zu verfolgen.

Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug Arbeitgeber: Reuters

Thomson Reuters ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Mitarbeiter ihre Fähigkeiten im Bereich Sales und Kundenbeziehungen weiterentwickeln können. Mit einem flexiblen Hybrid-Arbeitsmodell, umfassenden Vorteilen und einem starken Fokus auf berufliche Weiterentwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der sozialen Verantwortung. Hier haben Sie die Möglichkeit, einen echten Einfluss auf die Gesellschaft auszuüben und gleichzeitig Ihre Karriere in einem globalen, innovativen Umfeld voranzutreiben.

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Kontaktdaten:

Reuters Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug erhalten könntest

✨Engagier dich in Entwickler-Communities!

Lass uns mal ehrlich sein: In der Software-Entwicklung sind Netzwerke Gold wert! Tummel dich in GitHub-Projekten, nehme an lokalen Meetups oder Hackathons teil und vernetze dich mit anderen Entwicklern. So steigerst du nicht nur deine Sichtbarkeit, sondern lernst auch die neuesten Trends und Technologien kennen.

✨Zeig deine Fähigkeiten!

Erstelle ein Portfolio, das deine besten Projekte und Code-Examples zeigt. Nichts überzeugt mehr als ein praktischer Beweis deiner Skills. Das kann auch helfen, bei Reuters anzuklopfen, wenn du dich auf die Stelle als Lead Applied Scientist, Document Understanding bewirbst – so wissen sie gleich, was sie von dir erwarten können!

✨Nutze Jobplattformen speziell für Tech-Jobs!

Plattformen wie Stack Overflow Jobs oder AngelsList sind perfekte Orte, um Vollzeitstellen in der Software-Entwicklung zu finden. Hier sind viele tolle Unternehmen auf der Suche nach Talenten wie uns, also schau regelmäßig vorbei und bewirb dich direkt über die Website.

✨Such dir Mentoren und Feedback!

Hol dir Feedback von erfahrenen Entwicklern, die dir Tipps geben können, was Recruiter wirklich suchen. Ob über LinkedIn oder persönliche Kontakte: Menschen, die sich in der Branche auskennen, können enorm wertvoll sein, um dir zu helfen, dich optimal auf deine Bewerbung bei Reuters vorzubereiten!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Lead Applied Scientist, Document Understanding in Zug mit Bravour zu bestehen

Dokumentenverständnis
Semantisches Chunking
Dokumentenbereicherung
Intelligente Klassifikation
Informationsextraktion
Wissensgraph-Konstruktion
Tabellarische Datenanalyse

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Highlights deiner Coding-Skills:In der Software-Entwicklung kommt es auf konkrete Fähigkeiten an. Vergiss nicht, relevante Programmiersprachen und Frameworks in deinen Lebenslauf aufzunehmen. Zeig uns, was du kannst – vielleicht mit einem Link zu deinem GitHub-Profil oder einer Übersicht deiner Side Projects, die deine Programmierkenntnisse illustrieren.

Dokumentation deiner Erfolge:Gerade bei einer Vollzeitstelle in der Software-Entwicklung sind konkrete Ergebnisse Gold wert. Nenn uns Zahlen und Ergebnisse aus deinen vorherigen Projekten. Hast du den Code optimiert oder Systemfehler behoben? Solche Erfolge zeigen, dass du die Sprache der Entwickler sprichst und einen echten Mehrwert bringst.

Attraktive Projektbeschreibungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die hervorstechen, beschreibe sie ausführlich in deinem Lebenslauf. Was war das Problem, das du gelöst hast? Welche Technologien hast du eingesetzt? Das gibt uns einen klaren Einblick in deine Herangehensweise und Problemlösungsfähigkeiten.

Motivation zeigen:In deinem Anschreiben solltest du deine Motivation für die Stelle im Bereich Software-Entwicklung bei Reuters klar herausstellen. Warum sprichst gerade du die Anforderungen für diese Vollzeitrolle an? Mach deutlich, was dich an der Arbeit bei uns reizt und wie du über das rein Technische hinaus wachsen möchtest.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Reuters vorbereitet

✨Technische Vorbereitung auf die Coding-Challenges

In der Software-Entwicklung sind technische Fragen oft ein zentraler Teil des Interviews. Macht euch mit Plattformen wie LeetCode oder HackerRank vertraut, um eure Problemlösungsfähigkeiten zu trainieren. Zeigt im Interview viel Selbstbewusstsein beim Erklären eurer Ansätze!

✨Das eigene Portfolio im besten Licht präsentieren

Stellt sicher, dass ihr ein aussagekräftiges Portfolio habt, das einige eurer besten Projekte zeigt. Seid bereit, darüber zu sprechen, was eure Rolle war, welche Technologien ihr verwendet habt und welche Herausforderungen es gab. Das gibt den Interviewern einen Einblick in eure praktische Erfahrung.

✨Teamfähigkeit und Kommunikation betonen

In einer Vollzeit-Position wird Kommunikation im Team sehr wichtig sein. Seid bereit, Beispiele aus der Vergangenheit zu teilen, in denen ihr effektiv im Team gearbeitet habt. Dies zeigt, dass ihr nicht nur technische Fähigkeiten habt, sondern auch gut ins Team passt.

✨Vorbereitung auf Fragen zur Software-Architektur

Bereitet euch darauf vor, Fragen zur Software-Architektur zu beantworten. Themen wie RESTful APIs, Microservices und Cloud-Architekturen können Teil eures Interviews sein. Zeigt euer Verständnis durch Diskussionen und Beispiele aus eurer bisherigen Arbeit oder Projekte.