この求人について
Turingについて Turingは、世界をリードするAGIインフラ企業の1つであり、最先端のAIラボと協力して、高品質なトレーニングデータ、評価、エンジニアリング人材を通じてモデル開発を加速させています。
役割について LifeSciBenchのために、高度な科学的推論タスクを開発するライフサイエンスの専門家（Subject Matter Expert）を募集しています。コーディング中心のベンチマークとは異なり、この役割では深い生物学の知識、科学的な解釈、厳密な推論が重視されます。現実的な科学シナリオ、実験結果、生物学的データ、図、文献形式のエビデンス、研究課題に基づいた、難易度の高い問題を作成していただきます。
これはコードを使わないベンチマークです。タスクは実行されず、プログラミングも不要です。対象となる方：客観的に説得力のある答えを持つ、厳密な科学的推論の問題を作成したいライフサイエンティストで、コーディングは一切含まれません。実験の解釈、曖昧さの発見、知識の暗記よりも統合力が評価される問題の構築に強みがある方に最適です。対象とならない方：エージェントがコードを書いて実行するタスクを構築したい場合は、GeneBench Pro（ゲノミクス）、Agentic Life Sciences（幅広いライフサイエンスのワークフロー）、またはTerminal Bench Science（STEM分野横断のターミナルタスク）をご覧ください。
主な責任
- 高度な科学的推論を必要とする、新規性のある難易度の高いライフサイエンスの問題を設計する。
- 現実的な研究シナリオ、実験、生物学的データセット、図、配列、構造、または科学的エビデンスに基づいたタスクを作成する。
- 明確に定義された、客観的に説得力のある答えを持つ、明確な問題を作成する。
- 必要な科学的推論を説明する、厳密なエキスパートによるリファレンス回答を作成する。
- タスクが、単純な事実の暗記ではなく、統合と解釈を必要とすることを確認する。
- すべての生物学的な主張、計算、仮定、結論を検証する。
- 曖昧さ、科学的に妥当な別の解釈、制約が不十分な問題を特定する。
- 科学的推論能力に基づいて最先端のAIモデルを区別できるタスクを作成する。
- 成果物が明確に文書化され、該当する場合は再現可能であることを確認する。 • レビュアーのフィードバックを反映しながら、高い品質とスループットを維持する。 入力に関する注記：タスクには、プロジェクトの要件に応じて、科学的なテキスト、構造化データ、配列、実験結果、その他の科学的エビデンスが含まれる場合があります。
必須の資格
- ライフサイエンスにおける博士号（Ph.D.）、ポスドク経験、または同等の高度な研究経験。
- 少なくとも1つの生物学分野における高い専門性。
- 科学実験、データ、研究結果を解釈できることが実証されていること。関連する経歴には次のようなものがあります
- 分子生物学
- 遺伝学・ゲノミクス
- 細胞生物学
- 生化学
- 神経科学
- 微生物学
- 免疫学
- 進化生物学
- 生態学
- 構造生物学
- 生物物理学
- 発生生物学
- がん生物学
- 薬理学、または関連する分野
歓迎される経験
- 大学院レベルの科学的な問題や評価の設計経験。 実験デザインとその解釈に関する深い知識。
- 科学論文または研究のレビュー経験。
- 複雑な科学的概念を、正確で自己完結した問題に落とし込む能力。
- LLMが生成した科学的回答の評価経験。
あればなお良い点
- 評価の高い査読付きジャーナルまたは学会での論文発表。
- 大学院レベルでの教育または指導の経験。
- AI/ML評価データセットの経験