Lead Applied Scientist, Document Understanding

Diese Position ist entweder in Zug, Schweiz oder London, UK angesiedelt. Möchten Sie 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 zu agentischem Denken in Produkten wie Westlaw, PracticalLaw und CoCounsel.

Sie werden hochmoderne Systeme für semantisches Chunking, Dokumentenanreicherung und Wissensgraph-Konstruktion entwickeln, die als kognitive Grundlage für mehrere Produktteams dienen, während Sie mit autoritativen rechtlichen, steuerlichen und buchhalterischen Inhalten sowie außergewöhnlich vielfältigen Kundendaten arbeiten. Dies ist eine seltene Gelegenheit, Publikationsqualitätsforschungsprobleme mit unmittelbarem Produktionseinfluss 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, Dokumentenanreicherung, intelligenter Klassifikation, Informationsgewinnung, Wissensgraph-Konstruktion und tabellarischem Datenverständnis für komplexe rechtliche, steuerliche und buchhalterische Inhalte arbeiten. Diese Arbeit bildet die Grundlage für nachgelagerte Such-, Abruf-, Denk- und generative KI-Erfahrungen.

Über die Rolle

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.
• Dokumentenanreicherungs-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.
• Wissensgraph-Konstruktionssysteme entwickeln, die Entitäten, rechtliche Konzepte, Zitationen und Beziehungen aus großen 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 Bewertungsrahmen 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 geben.
• Angewandte Wissenschaftler und Praktiker des maschinellen Lernens innerhalb der Organisation betreuen.

Über Sie

Sie passen zu der Rolle des Lead Applied Scientist, Document Understanding, wenn Sie:

• Ein PhD in Informatik, KI, NLP, Maschinelles Lernen, Informationsabruf oder einem verwandten Bereich haben, mit nachweisbarer Industrieerfahrung nach dem Abschluss in der Entwicklung und Bereitstellung von Dokumentenverständnissystemen in großem Maßstab.
• Praktische Erfahrung in der Dokumentenanalyse, Informationsgewinnung, Klassifikation, Wissensdarstellung, Bewertung und Produktionsbereitstellung haben.
• Erfolgreich fortgeschrittene NLP- und KI-Fähigkeiten 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.
• Eine kollaborative Denkweise haben, bei der Sie betreuen und den Erfolg daran messen, was in der Produktion bereitgestellt und ausgeführt wird.
• Erfahrung im Aufbau von Produktionssystemen zum Dokumentenverständnis haben, die über grundlegendes OCR oder Dokumentenparsing hinausgehen und messbare Geschäftsauswirkungen liefern.
• Ein Verständnis dafür haben, wie man große Sammlungen unstrukturierter Dokumente in strukturierte Wissenswerte umwandelt, Wissensgraphen aus realen Inhalten erstellt und diese zur Verbesserung von Abruf, Denken und KI-Workflows nutzt sowie bedeutungsvolle Einblicke aus natürlicher Sprache und komplexen tabellarischen Inhalten extrahiert.

Was ist für Sie drin?

• Hybrides Arbeitsmodell: 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.
• 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.
• Wettbewerbsfähige Vorteile in der Branche: Wir bieten umfassende Leistungspläne, einschließlich flexibler Urlaubsregelungen, zwei unternehmensweiten Mental Health Days, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für geistiges, körperliches und finanzielles Wohlbefinden.
• 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. 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: Wir sind eines der wenigen Unternehmen weltweit, das seinen Kunden hilft, Gerechtigkeit, Wahrheit und Transparenz zu verfolgen.