À propos du poste
À propos de Turing :
La mission de Turing est d’accélérer la superintelligence afin de favoriser un véritable progrès économique. Turing, dont le siège est à San Francisco, collabore avec des laboratoires d’IA de pointe pour générer des données de haute qualité, des évaluations et des environnements d’apprentissage par renforcement qui améliorent les capacités des modèles en matière de codage, de raisonnement, d’utilisation d’outils et de multimodalité. Dans le domaine du codage, Turing est le plus grand fournisseur de données de sa catégorie et celui qui est actif depuis le plus longtemps. Turing travaille également avec des entreprises Fortune 500 dans les services financiers, les sciences de la vie, la santé, le commerce de détail, l’automobile et les biens de grande consommation (CPG) pour concevoir et déployer des systèmes d’IA agentique de bout en bout au sein de workflows critiques. En intervenant des deux côtés, Turing boucle la boucle entre la recherche de pointe et le déploiement en entreprise, en transformant les signaux de déploiement en conditions réelles en meilleures données, en meilleures évaluations et en modèles plus performants.
Présentation du poste :
Nous recrutons des dermatologues universitaires basés aux États-Unis pour apporter une expertise clinique senior à la curation de données destinées aux modèles et laboratoires d’IA de pointe. Ce travail alimente un jeu de données dermatologiques longitudinal utilisé par des développeurs d’IA, des équipes réglementaires et des groupes universitaires. Il s’agit de la filière de relecteur senior du projet. Vous dirigerez la revue clinique de cas complexes, contribuerez à l’élaboration de cadres d’évaluation clinique et serez conseiller expert auprès des équipes clientes qui examinent les productions de modèles d’IA.
Le poste est conçu pour les enseignants-chercheurs en dermatologie qui souhaitent que leur expertise universitaire contribue à un projet rigoureux, et qui s’intéressent à l’évaluation de l’IA, à la méthodologie et à l’infrastructure durable de l’IA clinique.
Vos missions au quotidien :
- Diriger la revue clinique de niveau senior sur des cas complexes ou ambigus.
- Faciliter la résolution structurée des désaccords cliniques entre relecteurs.
- Contribuer à l’élaboration de cadres d’évaluation clinique.
- Fournir des heures de conseil d’expert aux équipes clientes qui examinent les productions de modèles d’IA
- Rédiger, si nécessaire, des commentaires cliniques conformes aux recommandations sur les cas.
- Fournir des consultations de sous-spécialité selon les besoins
Exigences :
- Nomination universitaire au rang de professeur assistant (Assistant Professor) ou supérieur dans une faculté de médecine américaine accréditée ou un centre médical universitaire
- Minimum de 3 ans après la fin de la résidence
- Certifié en dermatologie par l’American Board of Dermatology (board certification)
- Licence médicale active en règle dans au moins un État américain
- Pratique clinique active
- Formation de sous-spécialité (fellowship) (dermatopathologie, chirurgie de Mohs/procédurale, dermatologie pédiatrique ou dermatologie médicale complexe).
- Publications dans des revues de dermatologie à comité de lecture.
- Exposition préalable à l’évaluation clinique de l’IA, à la santé numérique ou à la recherche sur l’IA en dermatologie (souhaitée).
- Implication active dans l’AAD, l’ASDS ou d’autres sociétés savantes de dermatologie.
- Expérience préalable de l’évaluation par les pairs pour des revues scientifiques Participation préalable à un comité d’éthique (IRB) ou à un comité de recherche.
- Expérience de l’enseignement auprès d’internes ou de fellows.
- Connaissance approfondie des recommandations actuelles en dermatologie.
- Solide capacité à formuler par écrit un raisonnement clinique propre à une évaluation par les pairs
- Capacité à diriger et à documenter un consensus clinique
- À l’aise avec les images médicales explicites et la complexité clinique
- Respect rigoureux des protocoles du projet
Attentes en matière de performance :
- Responsabilité de relecteur senior sur les lots de cas attribués.
- Documentation cliniquement défendable.
- Fiabilité constante auprès des relecteurs pairs de la faculté
- Communication constructive avec les clients pendant les heures de conseil.
- Déclaration des conflits d’intérêts.
- Les candidats devront déclarer toute participation au capital, relation de conseil, de consultation ou rémunérée active avec des entreprises d’IA en dermatologie, des plateformes de santé numérique ou des sociétés pharmaceutiques dont les produits peuvent apparaître dans le contenu des cas.
- Les conflits déclarés n’entraînent pas automatiquement la disqualification des candidats, mais seront pris en compte dans l’attribution des cas.
Avantages du freelancing avec Turing :
- Rémunération compétitive et travail à distance flexible.
- Apprenez comment les systèmes d’IA avancés sont entraînés.
- Participez à des projets de pointe avec des entreprises de LLM de premier plan.
- Possibilité de prolongation du contrat.
- Avantages du freelancing : flexibilité, collaboration internationale et compétences pérennes.
Détails de l’offre :
- Contractuel indépendant (1099) : rémunération déterminée en fonction des années d’expérience, du statut universitaire et de l’expertise clinique Moyenne prévue de 15 heures par semaine ; jusqu’à 40 heures par semaine lors des lots de pointe.
- Type de collaboration : paiement à la tâche.
- Calendrier dépendant du projet et de la mission.
- NDA requis lors de l’engagement ; le périmètre détaillé des travaux est communiqué après la signature du NDA.
- Entièrement à distance et asynchrone, avec des appels synchrones occasionnels.
- Durée : 4 semaines
Processus d’évaluation :
- Pour postuler, soumettez un CV (incluant les détails de la nomination universitaire), deux publications récentes à comité de lecture et une brève déclaration d’intérêt (300 mots) décrivant votre expérience de la rédaction clinique structurée ou de l’évaluation de l’IA. Les candidats retenus réaliseront une brève mission de calibrage rémunérée avant l’engagement complet.
- Présélection sur la base des qualifications et d’un tour d’entretien.