Over de functie
In deze rol als uurtarief, externe contractor werk je als Medicine Quality Assurance Lead (QAL) om kwaliteit, consistentie en prestaties van trainers te bewaken across medische AI-trainingsprojecten. Je beoordeelt door AI gegenereerde medische content en het werk van trainers/QA, evalueert de outputkwaliteit aan de hand van projectrichtlijnen, geeft precieze schriftelijke feedback en zorgt ervoor dat alle bijdragers de verwachte kwaliteitsstandaarden volgen.
Je beoordeelt werk op medische nauwkeurigheid, kwaliteit van klinisch redeneren, kennis van richtlijnen, bewustzijn van patiëntveiligheid, correctheid van terminologie, duidelijkheid, risicogevoeligheid, opmaak, het volgen van instructies en naleving van projectspecifieke rubrics. Je signaleert terugkerende kwaliteitsproblemen, communiceert updates naar trainers en QA'ers, ondersteunt onboarding, onderhoudt documentatie en helpt bijdragers activeren die niet consistent werken. Deze rol vereist sterke medische expertise, sterke communicatieve vaardigheden in het Engels, uitstekend oog voor detail, gestructureerde communicatie en het vermogen om kwaliteitsworkflows aan te sturen across externe medische reviewteams.
Deze rol is bij SME Careers, een snelgroeiend AI Data Services-bedrijf en dochteronderneming van SuperAnnotate, dat trainingsdata levert aan veel van 's werelds grootste AI-bedrijven en foundation-model-labs. Jouw leiderschap op het gebied van medische kwaliteit helpt direct de toonaangevende AI-modellen ter wereld te verbeteren door ervoor te zorgen dat medische trainingsdata nauwkeurig, klinisch verantwoord, duidelijk uitgelegd, passend voorzichtig, veiligheidsbewust, goed gedocumenteerd en afgestemd op de verwachtingen van de klant zijn.
Het selectieproces omvat een AI-interview, een domeinspecifieke taak en een interview met een recruiter.
Belangrijk: Er is geen onmiddellijk project voor deze rol; als je echter gekwalificeerd bent, behoor je tot de eerste experts die we benaderen wanneer zich relevante mogelijkheden voordoen. Dit geeft je ook toegang tot toekomstige projecten die beschikbaar zijn via ons expertnetwerk.
Wat je gaat doen
- Kwaliteitsmonitoring: steekproefsgewijs medische items controleren, kwaliteitsproblemen identificeren, doorlopende feedback geven via DM's en terugkerende of kritieke problemen escaleren.
- Medische review: door AI gegenereerde medische uitleg, klinisch redeneren, patiëntgerichte antwoorden, casusanalyses, diagnostische discussies, behandelingssamenvattingen, medicatiegerelateerde content en gezondheidsvoorlichtingsmateriaal beoordelen op nauwkeurigheid, duidelijkheid en passende voorzichtigheid.
- Communicatie met trainers en QA: trainers en QA'ers op Discord updaten over nieuwe itemrichtlijnen, projectwijzigingen, workflowupdates, kwaliteitsverwachtingen en specifieke standaarden voor medische review.
- Vragen afhandelen: duidelijk en tijdig reageren op vragen van trainers/QA'ers, vooral rond klinisch redeneren, terminologie, patiëntveiligheidsrisico's, medische claims, interpretatie van richtlijnen, kwaliteit van bewijs en toepassing van rubrics.
- Activeringsbeheer van trainers/QA'ers: bijdragers die inactief zijn of niet werken een DM sturen, activering aanmoedigen, follow-ups bijhouden en indien nodig beschikbaarheidsproblemen signaleren.
- Documentatie: medische projectdocumentatie opstellen en onderhouden, inclusief stijlgidsen, trackers, FAQ's, kwaliteitsnotities, voorbeelden, honeypots, kalibratietaken en onboardingsmateriaal.
- Onboarding en training: onboardings-/trainingsgesprekken plannen en uitvoeren met trainers en QA'ers om projectverwachtingen, workflows, rubrics, kwaliteitsstandaarden en geneeskundespecifieke reviewvereisten uit te leggen.
- Kwaliteitsafstemming: ervoor zorgen dat alle trainers en QA'ers de richtlijnen voor medische review consistent toepassen en updates begrijpen naarmate projecten zich ontwikkelen.
- Risico- en veiligheidsreview: onveilige, misleidende, overconfidente of klinisch ongepaste medische outputs signaleren, vooral wanneer de content kan worden geïnterpreteerd als gepersonaliseerde diagnose, behandeling, noodhulp, medicatie-instructies of professioneel medisch advies.
- Procesverbetering: terugkerende kwaliteitshiaten identificeren, workflowverbeteringen voorstellen en helpen bij het opbouwen van schaalbare QA-processen voor medische AI-trainingsprojecten.
Wat we zoeken
- Een medische graad zoals MD, DO, MBBS, MBChB of gelijkwaardig; geavanceerde klinische, biomedische, verpleegkundige, farmaceutische of zorggerelateerde graden kunnen afhankelijk van projectvereisten worden overwogen.
- Sterke beheersing van de Engelse taal om projectrichtlijnen te volgen, met teams te communiceren en duidelijke feedback op medische review in het Engels te geven.
- 3+ jaar professionele ervaring in de geneeskunde, klinische praktijk, medisch onderzoek, medisch onderwijs, klinische documentatie, zorg-QA, medisch schrijven, richtlijnreview of gerelateerde workflows.
- Sterk begrip van kernonderwerpen in de geneeskunde, zoals klinisch redeneren, differentiële diagnose, pathofysiologie, farmacologie, diagnostiek, behandelprincipes, patiëntveiligheid, evidence-based medicine, medische terminologie en communicatie in de zorg.
- Vermogen om medische content te beoordelen aan de hand van gedetailleerde rubrics en problemen te identificeren zoals onveilige aanbevelingen, gehallucineerde feiten, ontbrekende voorbehouden, onjuist klinisch redeneren, overconfidente diagnose-/behandelclaims, ongepast patiëntadvies of onvolledige uitleg.
- Bekendheid met medische workflows of referenties zoals klinische richtlijnen, diagnostische pathways, medicatieveiligheid, dossierreview, casussamenvattingen, patiëntvoorlichtingsmateriaal, medische literatuur en evidence-based review is een pré.
- Ervaring met het leiden of ondersteunen van externe teams van trainers, annotators, reviewers, clinici, medisch schrijvers, onderzoekers, docenten of QA'ers is sterk gewenst.
- Je voelt je comfortabel in snel veranderende externe omgevingen met tools zoals Discord, Google Sheets, Google Docs, trackers, dashboards en projectmanagementsystemen.
- Sterk detailgericht en georganiseerd, met het vermogen om stijlgidsen, FAQ's, trackers, onboardingsmateriaal, honeypots, kalibratietaken en andere kwaliteitsdocumentatie te onderhouden.
- Ervaring met AI-training, data-annotatie, large language models, prompt-/response-evaluatie, QA van medische content of rubricgebaseerde LLM-evaluatie is een sterk pluspunt.