Over de functie
In deze rol als uurtarief, externe contractor werk je als Healthcare Subject Matter Expert (SME) om uitdagende, expertise-niveau zorgvragen te maken, door AI gegenereerde klinische inhoud te evalueren en hoogwaardige rubrieken te ontwerpen die definiëren wat een nauwkeurig, volledig en professioneel passend antwoord zou moeten bevatten.
Je gebruikt je klinische of professionele expertise om gebieden te identificeren waar frontier AI-modellen mogelijk onvolledige, onnauwkeurige, slecht onderbouwde, overmoedige of klinisch ontoereikende antwoorden geven. Je schrijft gespecialiseerde vragen binnen je vakgebied, ontwikkelt gedetailleerde beoordelingscriteria, bekritiseert rubrieken die door andere zorgprofessionals zijn gemaakt en geeft precieze schriftelijke feedback.
Een belangrijk aandachtspunt in deze rol is rubriekontwerp en expertbeoordeling. Je definieert essentiële klinische concepten, redeneerstappen, relevante kanttekeningen, acceptabele alternatieve benaderingen, belangrijke omissions en kritieke fouten die oppervlakkige antwoorden onderscheiden van antwoorden op expertniveau.
Deze rol is bij SME Careers, een snelgroeiend AI Data Services-bedrijf en dochteronderneming van SuperAnnotate, dat trainingsdata levert voor vele van 's werelds grootste AI-bedrijven en foundation-model-labs. Je zorg-expertise helpt direct de toonaangevende AI-modellen ter wereld te verbeteren door hun antwoorden nauwkeuriger, klinisch passender, rigoureuzer en betrouwbaarder te maken.
Wat je gaat doen
- Expert zorgvragen maken: Gespecialiseerde vragen ontwikkelen die beperkingen in geavanceerde AI-systemen kunnen blootleggen.
- Gedetailleerde rubrieken ontwerpen: De componenten definiëren die nodig zijn voor een nauwkeurig, volledig, klinisch passend antwoord.
- Kritieke criteria identificeren: Essentiële klinische redenering onderscheiden van aanvullende informatie.
- AI-antwoorden evalueren: Modeloutputs beoordelen op feitelijke nauwkeurigheid, redenering, veiligheid, volledigheid en professionele kwaliteit.
- Subtiele tekortkomingen identificeren: Ontbrekende overwegingen, ongefundeerde aannames, ongepaste zekerheid en klinisch belangrijke omissions opsporen.
- Rubrieken van collega's bekritiseren: Ambiguïteit, redundantie, onjuiste verwachtingen, ontbrekende criteria of slecht scoringsontwerp identificeren.
- Referentieantwoorden ontwikkelen: Expertvoorbeelden, uitleg, kritieken en gold-standard-inhoud produceren.
- AI-training ondersteunen: Vragen, rubrieken, evaluaties, kritieken en referentieantwoordparen genereren voor RL- en SFT-workflows.
- Klinische kwaliteit handhaven: Zorgen dat inhoud passende terminologie, professionele redenering en evidence-aware oordeel weerspiegelt.
Waar we naar zoeken
- Professionele graad, licentie, credential of erkende kwalificatie in geneeskunde, tandheelkunde, farmacie, verpleegkunde of een andere zorgdiscipline.
- Sterke professionele vaardigheid in Engels, minimaal C1.
- 3+ jaar professionele of klinische ervaring; senior en specialisten op specialistenniveau hebben sterk de voorkeur.
- Aantoonbare expertise in een duidelijk afgebakend specialisme of subspecialisme.
- Vermogen om uitdagende klinische of professionele vragen te ontwikkelen die echte expertise en genuanceerd oordeel vereisen.
- Sterk vermogen om gedetailleerde evaluatierubrieken te schrijven die vereiste feiten, redeneerstappen, kanttekeningen, acceptabele alternatieven en kritieke klinische fouten definiëren.
- Vermogen om onderscheid te maken tussen kleine omissions en fouten die de klinische kwaliteit of veiligheid wezenlijk beïnvloeden.
- Comfortabel met het beoordelen en bekritiseren van rubrieken die door andere zorgprofessionals zijn gemaakt.
- Vermogen om AI-outputs te evalueren op nauwkeurigheid, volledigheid, redeneringskwaliteit, veiligheid, kalibratie en klinische relevantie.
- Ervaring met medisch onderwijs, het schrijven van examens, competentiebeoordeling, klinische richtlijnen, lesgeven, peer review of kwaliteitsborging heeft sterk de voorkeur.
- Eerdere ervaring met AI-evaluatie, RLHF, SFT, data-annotatie, modelbenchmarking of rubric-based scoring heeft de voorkeur.
- Betrouwbaar, zelfsturend en in staat consistent schriftelijk werk te produceren.