この求人について
職務について
これは、創薬の研究開発における最先端AIモデルの評価フレームワークです。ドメインエキスパートが、雑然とした証拠の世界を取り巻く、現実的な研究課題を作成します。モデルはオープンソースの科学ツールを備えたサンドボックス内でオフラインで動作し、不完全で、間接的で、ときに誤解を招くデータを受け取りながら、根拠のある結論に到達しなければなりません。答えは証拠の中に存在しますが、明示されることはありません。
あなたの仕事は、モデルが解くために本当に推論しなければならない——パターンマッチングや答えの検索ではどうにもならない——ほど現実的でよく構成された研究課題を作ることです。
成果物
タスクごとに3つ：プロンプト、データルーム、採点文書。
- 課題を設計する — 隠れたベイスン（hidden basin）と、1つの結論を必然にする強制的な連鎖を特定します。
- 世界を構築する — 実在の、出典に裏付けられたデータからデータルームを組み立てます。決定的な値はすべて、実在の出典にたどれる必要があります。
- 採点者を書く — 提出されたメモを、文体や方法ではなく内容で採点する採点文書。
- 検証する — 提出前に、検証とキャリブレーションを実行します。
- 修正する — レビュー担当者が変更を求めた場合、やり直しはあなたの責任です。
あなたのタスクにおけるあらゆる科学上および難易度上の問題について、最終的な判断権限はあなたにあります。
求める人物像
- 機構論的酵素学、構造に基づくペプチドまたは抗体設計、フラグメントベース創薬、または構造ベースのメディシナルケミストリーに関する実務的な専門知識 — 博士号、または同等の業界での実績。
- 厳密に擁護できる答えを持ちながら、優れたソルバー（解答者）でも近道ができない問題を作ることができる。
- 最終的な答えだけでなく、推論の質を判断することに抵抗がない。
コミットメント
週最低20時間、最大40まで。
ツール
作業はブラウザベースのスタジオとClaude Codeで行います。Claude Maxのサブスクリプションが必要で、全額が払い戻されます。