Über die Stelle
In dieser stundenbasierten Remote-Auftragnehmerrolle arbeiten Sie als Clinical Researcher Subject Matter Expert (SME), um KI-generierte klinische Forschungs- und biomedizinische Inhalte zu prüfen und/oder fachkundige Forschungsinhalte zu erstellen, die Qualität der Argumentation und die schrittweise wissenschaftliche Problemlösung zu bewerten und dabei präzises schriftliches Feedback zu geben. Sie bewerten Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit, Sicherheit und Einhaltung der Vorgaben; identifizieren Fehler in Studiendesign, Statistik, Endpunktauswahl, Bias/Confounding, klinischer Studienmethodik und Evidenzinterpretation; prüfen medizinische und wissenschaftliche Aussagen auf Faktenrichtigkeit; verfassen hochwertige Erklärungen und Musterlösungen, die korrektes forschungsbezogenes Denken zeigen; und bewerten und vergleichen mehrere Antworten anhand von Korrektheit und Argumentationsqualität. Diese Rolle ist bei SME Careers angesiedelt, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und Tochterunternehmen von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre klinische Forschungsexpertise trägt direkt zur Verbesserung der weltweit führenden KI-Modelle bei, indem sie deren Evidenzbewertung, Studieninterpretation und Forschungskommunikation genauer, zuverlässiger und klarer erklärt.
Wichtig: Für diese Rolle gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Expertinnen und Experten, die wir bei relevanten Gelegenheiten kontaktieren. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu künftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.
Was Sie tun werden
- KI-Trainingsinhalte entwickeln: Detaillierte Prompts und Goldstandard-Antworten zu klinischer Forschungsmethodik, Interpretation und wissenschaftlicher Kommunikation erstellen.
- KI-Leistung optimieren: KI-Antworten bewerten und einordnen, um Korrektheit, Rigor, Klarheit und kontextuelle Relevanz zu verbessern.
- Modellintegrität sicherstellen: KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten, irreführende Evidenzinterpretation, unsichere Empfehlungen und Bias testen; Zuverlässigkeit über Anwendungsfälle hinweg validieren.
Was wir suchen
- Bachelorabschluss (oder höher) in einem relevanten Fachbereich (z. B. Public Health/MPH, Epidemiologie, Biostatistik, klinische Forschung, biomedizinische Wissenschaften, PharmD, MD/DO, RN oder verwandt).
- 5+ Jahre Berufserfahrung in der klinischen Forschung (Akademie, Krankenhäuser, CROs, Biopharma, Public-Health-Forschung oder ähnlich).
- Fundierte Kenntnisse der Grundlagen klinischer Forschung: Studiendesign, Endpunkte, Einschluss-/Ausschlusskriterien, Intuition für Power/Stichprobengröße und Interpretation von Ergebnissen.
- Sicher im Bewerten statistischer Argumentation (Effektgrößen, Konfidenzintervalle, p-Werte, multiple Vergleiche, fehlende Daten, Sensitivitätsanalysen).
- Tiefes Verständnis von Bias, Confounding und Kausalität (Randomisierung, Verblindung, Selektionsbias, Messbias, Survivorship, Collider-Bias).
- Vertrautheit mit Konzepten des klinischen Studienbetriebs (Protokolle, Abweichungen, AE/SAE-Logik, Datenqualität, Monitoring) und/oder GCP-Grundsätzen ist ein Plus.
- Außergewöhnliche Detailgenauigkeit bei der Faktenprüfung; mindestens C1 Englischkenntnisse mit starkem wissenschaftlichem Schreiben.
- Zuverlässig, selbstständig und in der Lage, in einem stundenbasierten Remote-Auftragnehmer-Workflow über Zeitzonen hinweg gleichbleibende Qualität zu liefern.
- Frühere Erfahrung mit KI-Datentraining/Annotation, medizinischer/wissenschaftlicher redaktioneller QA, systematischen Reviews oder Leitlinienarbeit ist stark bevorzugt.