Lead Applied Scientist, Search - NLP/GenAI

Diese Position ist entweder in Zug, Schweiz oder London, UK angesiedelt. Möchten Sie Ihre Erfahrung im Aufbau von suchgesteuerten KI-Lösungen 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 semantische Chunking-, Dokumentenanreicherungs- und Wissensgraph-Konstruktionssysteme 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 Produktionsimpact zu lösen – Ihre Innovationen werden direkt beeinflussen, wie Millionen von Rechtsfachleuten komplexe juristische Dokumente recherchieren, analysieren und darüber nachdenken, während sie die Fähigkeiten vorantreiben, die die nächste Generation intelligenter rechtlicher KI-Agenten ermöglichen.

Über die Rolle

• Leiten Sie das Design, den Aufbau, den Test und die Bereitstellung von End-to-End-KI-Lösungen für komplexe Dokumentenverständnisaufgaben im rechtlichen Bereich.
• Leiten Sie die Ausführung großangelegter Projekte, einschließlich: fortgeschrittener semantischer Chunking-Modelle für lange, nicht einheitlich strukturierte juristische Dokumente mit anpassbarer Granularität; Dokumentenanreicherungssysteme mit rechtlichen und kundendefinierten Taxonomien; LLM-basierte Wissensgraph-Konstruktionspipelines, die heterogene rechtliche Kenntnisse extrahieren und verknüpfen; und skalierbare synthetische Datengenerierungssysteme.
• Seien Sie der technische Leiter und primäre Ansprechpartner, um die volle Verantwortung für alle Forschungsleistungen sicherzustellen.
• Arbeiten Sie mit der Technik zusammen, 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, unter Verwendung von Expertenannotation und synthetischen Daten.
• 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.

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, Dokumentenklassifizierungsansätzen, LLM-basierten Wissensextraktionsmethoden und Multi-Dokumenten-Reasoning-Architekturen.
• Geben Sie Input an Geschäftspartner, Führungskräfte auf mittlerer bis höherer Ebene und die Leitung der Labs zur langfristigen KI-Strategie.

Partnern, Kommunizieren & Führen

• Arbeiten Sie eng mit Engineering- und Produktteams zusammen, um komplexe Herausforderungen im Dokumentenverständnis in skalierbare, produktionsbereite Lösungen zu übersetzen.
• Engagieren Sie Stakeholder über mehrere Produktlinien hinweg, um die Anforderungen der Anwendungsfälle tief zu verstehen und Ziele zu gestalten, die die Fähigkeiten des Dokumentenverständnisses mit unterschiedlichen geschäftlichen Bedürfnissen in Einklang bringen.
• Mentorieren und coachen Sie Teammitglieder mit unterschiedlichen ML/NLP-Fähigkeiten, um die technische Kompetenz in der Organisation auszubauen.

Über Sie

• PhD in Informatik, KI, NLP oder einem verwandten Bereich oder einen Master-Abschluss mit gleichwertiger Forschungs-/Branchenerfahrung.
• Nachweisbare praktische Erfahrung im Aufbau und der Bereitstellung von Dokumentenverständnissystemen, Informationsgewinnungspipelines oder Wissensgraph-Konstruktionen unter Verwendung von Deep Learning, LLMs und NLP-Methoden.
• Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Probleme des Dokumentenverständnisses in innovative KI-Anwendungen zu übersetzen, die Genauigkeit und Effizienz ausbalancieren.
• Demonstrierte Fähigkeit, technische Führung zu bieten, Teammitglieder zu mentorieren 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).

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 Aufbau von Wissensgraphen: Entitätskennung und -verknüpfung, Relationsextraktion, Zitationsanalyse und Aufbau von Graphdarstellungen aus unstrukturiertem Text.
• Expertise in LLM-basierten Informationsgewinnung, Few-Shot- und Multitasking-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.

Was ist für Sie drin?

• Hybrid-Arbeitsmodell: Wir haben ein flexibles hybrides Arbeitsumfeld (2-3 Tage pro Woche im Büro, je nach Rolle) für unsere bürobasierten Rollen übernommen, 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 die Betreuung von Familie, das Engagement in der Gemeinschaft oder das Finden von Zeit zum Erfrischen und Zurücksetzen.
• 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 Branchenleistungen: Wir bieten umfassende Leistungspläne, einschließlich flexibler Urlaubsregelungen, zwei unternehmensweiten Mental Health Days, Zugang zur Headspace-App, Altersvorsorge, Studiengebührenrückerstattung, Mitarbeiteranreizprogramme und Ressourcen für psychisches, körperliches und finanzielles Wohlbefinden.
• Kultur: Global anerkanntes, preisgekröntes Ansehen für Inklusion und Zugehörigkeit, Flexibilität, Work-Life-Balance und mehr.
• Soziale Auswirkungen: Machen Sie einen Unterschied in Ihrer Gemeinschaft mit unserem Social Impact Institute. Wir bieten Mitarbeitern jährlich zwei bezahlte Freiwilligentage und Möglichkeiten, sich an Pro-Bono-Beratungprojekten 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.