拓展机器在法律阅读与推理领域的边界，并推动技术落地。你将解决前沿开放性难题（长文本合同、跨文档推理、忠实引证、多语言判例），并在一个季度内（而非漫长的论文发表周期）将成果交付至律师常用的 Word 环境中。

工作职责

• 针对包含数百份文档的合同集（如完整的数据室 Data Room），研究长上下文与检索增强推理技术。
• 与执业律师合作构建基准测试，衡量关键指标：遗漏风险、虚假预警以及引证推理的忠实度。
• 深入研究 LLM 裁判的失效模式，设计总法律顾问值得信赖的评估体系。
• 构建庭审与仲裁模拟智能体（Agents）原型，能够立足案卷记录并就双方立场展开辩论。
• 在客户数据始终处于完全自主控制的前提下，针对有益于行业发展的成果进行论文发表或开源。

任职要求

• 自然语言处理（NLP）、信息检索或机器学习领域的博士学位或同等研究成果，曾作为第一作者在 ACL、EMNLP、NeurIPS 或 SIGIR 等顶会发表过学术成果。
• 熟练使用 Python 以及 PyTorch 或 JAX 进行实验开发，编写具备良好可复现性的代码。
• 拥有将研究成果转化为落地产品或广泛使用工具的实践证明。
• 对法律领域抱有探索欲。欢迎法学背景，但非必需条件。

加分项

• 具备评测方法论、LLM-as-judge、模型校准或不确定度估计相关经验。
• 具备多语言或跨语言检索经验，尤其是涉及欧洲各语种与中文。

招聘流程

包括一场 10 分钟的英文 AI 面试（会明确告知你正在与 AI 对话）、与目标团队的交流沟通，以及一项贴合实际业务场景的简短付费实操任务。我们力求在三周内完成招聘决策。