Medizinischer Experte – Dermatologie (USA)

Vergütung nicht angegebenTuringRemoteNur in den USA ansässige Personen

Diese Anzeige wurde automatisch übersetzt. Die Originalplattform bearbeitet Bewerbungen; prüfen Sie vor der Bewerbung deren ursprüngliche Anforderungen. Originalseite ansehen

Über die Stelle

Über Turing:

Turing hat seinen Sitz in San Francisco, Kalifornien, und ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labors sowie ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens, indem es die Spitzenforschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie führenden KI-Forschern beschleunigt, die sich auf Programmierung, logisches Denken, MINT, Mehrsprachigkeit, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens, indem es diese Expertise nutzt, um Unternehmen dabei zu helfen, KI vom Proof of Concept zu proprietärer Intelligenz weiterzuentwickeln – mit Systemen, die zuverlässig arbeiten, messbare Wirkung erzielen und nachhaltige Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung bewirken.

Rollenübersicht:

Wir suchen eine erfahrene Dermatologin bzw. einen erfahrenen Dermatologen, um die Ausgaben großer Sprachmodelle (LLMs) im medizinischen Bereich zu bewerten und zu verbessern. Sie beurteilen KI-generierte klinische Inhalte hinsichtlich dermatologischer Richtigkeit, Sicherheit und Relevanz – und tragen so zur Entwicklung verantwortungsvoller KI im Gesundheitswesen bei.

Wir suchen in den USA ansässige Dermatologen, die Dermatologie-Bilder mithilfe eines strukturierten Online-Bewertungstools prüfen. Die Arbeit umfasst die Beurteilung der Bildqualität und der diagnostischen Verwertbarkeit; die Erkennung von Mängeln wie Unschärfe, Beleuchtung, Belichtung, Farbe und Bildausschnitt; und, wo zutreffend, die Identifizierung wahrscheinlicher Hauterkrankungen, die Vergabe von Konfidenzbewertungen und die Dokumentation der Begründung.

Ihre täglichen Aufgaben:

  • KI-generierte medizinische Texte auf Richtigkeit, Schädlichkeit und Vollständigkeit prüfen, mit Schwerpunkt auf Dermatologie.
  • Diagnosen, Behandlungspläne und Zusammenfassungen für dermatologische Fälle bewerten.
  • Fachliches Feedback geben, um die medizinische Integrität und Sicherheit der LLM-Ausgaben zu verbessern.
  • Mit KI-Forschern und Klinikern zusammenarbeiten, um die Modellleistung an evidenzbasierte dermatologische Standards anzupassen.

Anforderungen:

  • Standort in den USA (zwingend erforderlich).
  • Lizenzierter Arzt (MD oder MBBS) mit Spezialisierung in Dermatologie oder gleichwertiger Qualifikation.
  • Muss über eine vollständige Lizenz verfügen und in den USA ärztlich tätig sein.
  • Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung nach der Facharztweiterbildung (Residency) als praktizierender Dermatologe.
  • Ausgeprägte visuelle Liebe zum Detail
  • Sicherer Umgang mit sensiblen oder drastischen medizinischen Bildern
  • Technisch versiert – in der Lage, sich auf webbasierten Annotationsplattformen zurechtzufinden, Bildzoom/Werkzeuge zu nutzen, detaillierten Richtlinien zu folgen und strukturierte Fragebögen korrekt auszufüllen.
  • Erfahrung in der Prüfung medizinischer Inhalte, klinischen Forschung, Annotation oder KI/ML-Evaluierung von Vorteil.

Vorteile der freiberuflichen Tätigkeit bei Turing:

  • Arbeiten Sie an der Spitze der KI.
  • Vollständig remote und flexible Arbeitsumgebung.
  • Einblick in fortschrittliche LLMs und in die Art, wie sie trainiert werden.

Angebotsdetails:

  • Art der Tätigkeit: Auftragnehmer-Einsatz/Freiberufler (kein Anspruch auf Krankheits- oder bezahlten Urlaub)
  • Erforderlicher Zeitaufwand: Flexibel und im eigenen Tempo, mindestens 20 Stunden/Woche.
  • Dauer: 12 Wochen
  • Ausgewählte Talente müssen nach dem Onboarding eine Kundenzertifizierung ablegen, die von Turing bezahlt wird.

Fähigkeiten

Dermatologie
Bewerberländer
Nur in den USA ansässige Personen

Die Anzeige verlangt einen Wohnsitz in den Vereinigten Staaten. Weitere Anforderungen finden Sie in der Originalanzeige.

Arbeitsmodell
Remote
Angegebener Arbeitsort
Nicht angegeben
Ursprünglich veröffentlicht
2026-09-18
Zuletzt geprüft
2026-11-03 15:00 UTC
Weitere Stellen in diesem Fachgebiet →