Стажёр юридического инженера — качество и оценка ИИ
Стажировка · Команда: Машинное обучение · Париж — гибридный формат · 6 месяцев · Начало: как можно скорее · Рабочие языки: английский и французский
О роли
Мы внедряем ИИ во все модули DiliTrust, и самый сложный вопрос — не «работает ли он?», а «достаточно ли он хорош, чтобы на него мог положиться юрист?» Для ответа на этот вопрос нужен человек, который понимает и модель, и право.
Это и есть эта роль. Вы присоединитесь к команде машинного обучения в качестве юридического голоса внутри цикла разработки, переводя юридическую экспертизу в тестовые наборы, критерии оценки и документацию, которые определяют, будут ли наши функции ИИ выпущены. Вы будете работать ежедневно с инженерами машинного обучения и менеджерами продукта, а ваши выводы напрямую повлияют на то, что будет выпущено, а что отправится на доработку.
Это позиция юридического инженера, а не практика юриспруденции. Вы не будете составлять контракты; вы будете определять, как выглядит правильный ответ по контракту в масштабах, и требовать от системы соответствия этому.
Что вы будете делать
Проектировать и проводить оценки ИИ (Lini)
Создавать кампании оценки для Lini во всех модулях (CLM, Board Portal, Управление юридическими лицами, Управление делами). Определять, что значит «правильно» для каждой функции: критерии оценки, пороги принятия и крайние случаи, важные для юриста, но невидимые для метрики. Проводить кампании, анализировать результаты и передавать вопросы качества команде машинного обучения с чётким диагнозом, а не просто отчётом об ошибке.
Отвечать за Золотые данные
Создавать, курировать и поддерживать эталонные тестовые наборы, по которым команда оценивает качество. Находить репрезентативные юридические документы, устанавливать истинные данные и поддерживать честное покрытие по мере развития функций. Этот набор данных становится рабочим определением качества для команды, и он будет вашим.
Преобразовывать отзывы клиентов в сигналы для продукта
Собирать и структурировать отзывы о функциях ИИ, полученные от отдела поддержки клиентов. Создавать таксономию ошибок вместо списка жалоб, чтобы повторяющиеся слабые места становились приоритетными задачами. Поддерживать документацию отзывов в актуальном состоянии на Confluence.
Отслеживать конкурентную среду
Следить за юридическими технологиями, которые внедряют заметные возможности ИИ, и поддерживать ясное понимание рынка: что они заявляют, что они действительно делают, где мы лидируем, а где нет.
Документировать и обеспечивать поддержку
Писать и поддерживать справочник на Confluence по нашим функциям ИИ — возможности, ограничения, подходящие случаи использования — для команд продукта, продаж, поддержки клиентов и технической поддержки. Если коллега сможет объяснить клиенту ограничения функции без обращения к команде машинного обучения, значит, вы сделали это хорошо.
Кого мы ищем
Студента академического отпуска (Bac +4/+5), соответствующего одному из двух профилей:
•Юридическое образование с настоящим интересом к технологиям. У вас есть юридическая степень, и вас больше интересует, как работает инструмент, чем судебная практика.
•Техническое или инженерное образование с искренним интересом к праву. Вы умеете критически оценивать выводы модели и хотите работать в области, где точность имеет значение.
В обоих случаях человек, которого мы ищем, должен быть:
•Любознательным, автономным и дисциплинированным — способным самостоятельно вести рабочий поток без постоянного контроля
•Аналитически мыслящим: структурирует информацию, замечает несоответствия, ясно синтезирует
•Отличным коммуникатором на французском и английском языках, устно и письменно
•Комфортно чувствующим себя в быстро меняющейся среде, где дорожная карта развивается
Требуемые навыки
•Хорошие юридические знания или доказанная способность быстро осваивать юридические концепции
•Свободное владение французским и английским языками — английский является рабочим языком внутри команды машинного обучения
•Уверенное владение инструментами продуктивности: Confluence, Jira (или аналог), Slack, Excel / Google Sheets
•Желательно: знакомство с большими языковыми моделями (LLM), инженерией запросов или концепциями оценки ИИ. Практический опыт работы с ИИ-инструментами, применяемыми в юридической сфере, является большим плюсом.
Что вы получите из этого
Прямой опыт того, как функции ИИ создаются, измеряются и выпускаются в производственном юридическом технологическом продукте — внутри команды машинного обучения, а не рядом с ней. Юридическая инженерия становится самостоятельным карьерным направлением, и это год работы в этой области на реальном продукте.
Процесс набора
Два этапа, и мы движемся быстро.
1.Вводный звонок (20–30 минут, телефон или видео) — разговор с руководителем по найму / командой по талантам о вашем опыте, что привлекает вас в пересечении права и ИИ, и практические детали (даты, продолжительность, требования учебного заведения). Частично на английском.
2.Практическое задание (домашнее + обсуждение) — мы отправляем вам короткое конкретное задание: набор выводов ИИ по юридическим документам для оценки. Вы рассказываете, что не так, как бы систематически это измеряли и что бы сообщили команде машинного обучения. Ожидайте около 2 часов работы. Затем мы обсуждаем это вместе 45–60 минут с командой машинного обучения и продуктовой командой. Мы не ищем правильный ответ — мы смотрим, как вы рассуждаете, структурируете проблему и защищаете своё суждение.
