Über die Stelle
In dieser stundenweisen Remote-Vertragstätigkeit arbeiten Sie als Medical Doctor (Specialist) Subject Matter Expert (SME), um KI-generierte klinische Antworten zu prüfen und/oder fachlich-medizinische Inhalte zu erstellen, dabei die Qualität der Argumentation und die schrittweise klinische Problemlösung zu bewerten und präzises schriftliches Feedback zu geben. Sie beurteilen Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit, Sicherheit und Einhaltung des Prompts; identifizieren Fehler in klinischer Methodik, Differenzialdiagnose, Risikostratifizierung, Erkennung von Warnsignalen, Testinterpretation und Behandlungsplanung; führen Faktenprüfungen medizinischer Informationen durch; verfassen hochwertige Erklärungen und Musterlösungen, die korrektes Denken demonstrieren; und bewerten und vergleichen mehrere Antworten anhand von Korrektheit und Qualität der Argumentation.
Willkommen sind board-certified/board-eligible Fachärztinnen und Fachärzte aus einer Reihe von Fachgebieten, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Innere Medizin, Allgemeinmedizin, Notfallmedizin, Pädiatrie, Gynäkologie und Geburtshilfe, Kardiologie, Neurologie, Psychiatrie, Allgemeinchirurgie, Anästhesiologie, Intensivmedizin, Radiologie, Onkologie, Dermatologie, Orthopädie, Gastroenterologie, Pneumologie, Nephrologie, Endokrinologie, Infektiologie und Pathologie.
Diese Rolle ist bei SME Careers, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und einer Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labs bereitstellt. Ihre Expertise im Gesundheitswesen trägt direkt dazu bei, die führenden KI-Modelle der Welt zu verbessern, indem deren klinische und public-health-bezogene Argumentation genauer, zuverlässiger und klarer erklärt wird.
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 kontaktieren, sobald sich relevante Möglichkeiten ergeben. 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 klinischen Themen erstellen, die auf Ihr Fachgebiet abgestimmt sind, und dabei Genauigkeit und angemessenen Umfang sicherstellen.
- KI-Leistung optimieren: KI-Antworten bewerten und rangordnen, um Korrektheit, Sicherheit, Klarheit und kontextuelle Relevanz zu verbessern.
- Modellintegrität sicherstellen: KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten, unsichere Empfehlungen und Verzerrungen testen; Zuverlässigkeit über Anwendungsfälle und Patientengruppen hinweg validieren.
Was wir suchen
- MD/DO (oder gleichwertig) mit abgeschlossener Facharztausbildung (Residency/Fellowship je nach Fall) und Board-Eligibility/Zertifizierung (oder lokales Äquivalent).
- 5+ Jahre klinische Erfahrung nach der Ausbildung in einem Facharztumfeld (Krankenhaus, ambulante Versorgung, akademische oder gemeinschaftliche Praxis).
- Sicher in fortgeschrittener klinischer Argumentation: Differenzialdiagnose, Triage, Warnsignale und Eskalationspfade, die für die fachärztliche Praxis angemessen sind.
- Fundiertes Verständnis von Krankheitsprozessen, leitlinienbasierter Versorgung, diagnostischen Pfaden und Patientensicherheitsaspekten innerhalb Ihres Fachgebiets.
- Außergewöhnliche Detailgenauigkeit bei der Faktenprüfung klinischer Inhalte und beim Erkennen unsicherer Annahmen, fehlender Kontraindikationen, unangemessener Tests/Therapien oder Fehlinterpretation von Ergebnissen; mindestens C1 Englischkenntnisse.
- Sicher im Bewerten von Antworten hinsichtlich interner Konsistenz (Zeitverläufe, Physiologie, Dosierung/Kontraindikationen, wo relevant), Angemessenheit für das Setting (Notaufnahme vs. stationär vs. ambulant) und Risiko-/Nutzen-Abwägungen.
- Zuverlässig, selbstständig und in der Lage, in einem stundenweisen Remote-Vertragsworkflow über Zeitzonen hinweg konsistente Qualität zu liefern.
- Frühere Erfahrung mit KI-Datentraining/Annotation, Leitlinienarbeit, Utilization Review, Prüfung klinischer Dokumentation oder redaktioneller QA im Gesundheitswesen ist stark bevorzugt.