Senior Data Scientist

🕒 Abril 21

🌲 North Carolina – Remoto

🌲 North Carolina – Remote

💵 $115.400 - $230.700 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

📊 Cientista de Dados

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LexisNexis

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10.000+ funcionários

Fundada em 1970

📋 Conformidade

🏛️ Governo

☁️ SaaS

💰 Corporate Round em 2021-06

Compliance • Government • SaaS

A LexisNexis é um fornecedor de soluções profissionais sob medida para escritórios de advocacia, corporações, agências governamentais e instituições acadêmicas. Oferece soluções jurídicas, notícias e insights de negócios. A LexisNexis também fornece soluções de risco para empresas e agências governamentais, com foco em análise de dados para conformidade, aquisição de clientes, detecção de fraudes, resultados em saúde, soluções de identidade, investigações, gestão de recebíveis, decisões de risco e otimização de fluxos de trabalho. Como parte do Grupo RELX, a LexisNexis está comprometida em aprimorar a experiência digital por meio de dados e análises.

Descrição

• Lead experimentation and model development for AI/ML solutions in legal products • Design and evaluate NLP, LLM, and generative AI approaches (e.g., RAG, prompt strategies) • Define agentic workflows and reasoning strategies for multi-step legal tasks • Define retrieval strategies, including hybrid search (semantic + lexical), and evaluation metrics (e.g., relevance, ranking quality) • Analyze large-scale legal datasets to extract insights and improve model performance • Establish best practices for model evaluation, validation, and benchmarking • Translate experimental results into clear product recommendations and business impact • Collaborate with product, legal experts, and engineers to align solutions with user needs • Mentor team members and provide technical leadership in data science and AI

🎯 Requisitos

• Bachelor’s or Master’s degree in a relevant field (e.g., Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics) • Demonstrates strong experience in NLP, and LLM-based modeling • Strong experience with generative AI techniques (e.g., prompt engineering, RAG) • Experienced in designing and evaluating hybrid search (semantic + lexical) using embeddings and vector databases • Ability to design workflows and reasoning strategies, with hands-on experience applying agent frameworks (e.g., LangChain, LangGraph, AutoGen) in real-world use cases • Proficiency in Python and data analysis tools • Ability to define retrieval strategies, including hybrid search (semantic + lexical), and evaluation metrics (e.g., relevance, ranking quality) • Able to analyze large-scale legal datasets to extract insights and improve model performance

🏖️ Benefícios

• annual incentive bonus • country specific benefits