Domeinexpert: Scheikunde

Over Turing:

De missie van Turing is om superintelligentie te versnellen en zo echte economische vooruitgang te stimuleren. Turing is gevestigd in San Francisco en werkt samen met toonaangevende AI-labs om hoogwaardige data, evaluaties en reinforcement-learningomgevingen te genereren die de mogelijkheden van modellen op het gebied van coderen, redeneren, toolgebruik en multimodaliteit verbeteren. Op het gebied van coderen is Turing de grootste en langstbestaande dataleverancier in de categorie. Turing werkt ook met Fortune 500-bedrijven in Financial Services, Life Sciences, Healthcare, Retail, Automotive en CPG om end-to-end agentische AI-systemen te bouwen en in te zetten binnen bedrijfskritische workflows. Door aan beide kanten actief te zijn, sluit Turing de cirkel tussen frontieronderzoek en bedrijfsimplementatie, waarbij signalen uit de praktijk worden omgezet in betere data, evaluaties en capabelere modellen.

Functieoverzicht

Wij zoeken in de VS gevestigde academische scheikundigen ter ondersteuning van de curatie en evaluatie van hoogwaardige scheikundedata voor frontier-AI-modellen en onderzoekslaboratoria.

Dit is het traject voor Senior Reviewers binnen het project. U beoordeelt complexe scheikundeproblemen en door AI gegenereerde oplossingen, lost meningsverschillen tussen reviewers op, ontwikkelt evaluatiekaders en treedt op als vakinhoudelijk adviseur voor klantteams die de output van AI-modellen beoordelen.

Deze mogelijkheid is bedoeld voor faculteitsleden scheikunde en ervaren onderzoekers die hun academische expertise willen inzetten voor rigoureuze AI-evaluatie, wetenschappelijke redenering en betrouwbare infrastructuur voor AI-training.

Wat u dagelijks doet

• Reviews op senior niveau uitvoeren van complexe of dubbelzinnige scheikundeproblemen en door AI gegenereerde oplossingen.
• Antwoorden evalueren op wetenschappelijke juistheid, logische consistentie, wiskundige correctheid, duidelijkheid en naleving van instructies.
• Chemische reacties, mechanismen, structuren, berekeningen, nomenclatuur, eenheden, aannames en conclusies verifiëren.
• Feitelijke fouten, onvoldoende onderbouwde beweringen, onveilige aanbevelingen en ongeldige wetenschappelijke redenering identificeren.
• De gestructureerde oplossing van meningsverschillen tussen scheikundereviewers begeleiden.
• Evaluatierubrics, reviewrichtlijnen en kwaliteitsnormen ontwikkelen en verfijnen.
• Deskundige adviesondersteuning bieden aan klantteams die de prestaties van AI-modellen beoordelen.
• Technisch rigoureuze toelichtingen en reviewerfeedback van publicatiekwaliteit schrijven.
• Consultatie verlenen binnen relevante specialisaties van de scheikunde.
• Reviewbeslissingen en wetenschappelijke consensus duidelijk en consistent documenteren.
• Alle projectprotocollen, vertrouwelijkheidseisen en kwaliteitsnormen volgen.

Vereiste kwalificaties

• Doctoraat (PhD) in scheikunde, chemische wetenschappen of een nauw verwante discipline van een geaccrediteerde instelling.
• Faculteitsaanstelling op het niveau van Assistant Professor of hoger aan een geaccrediteerde Amerikaanse universiteit of academische instelling.
• Ten minste drie jaar postdoctorale, faculteits- of gelijkwaardige professionele onderzoekservaring.
• Actieve betrokkenheid bij scheikundig onderzoek, onderwijs of academische begeleiding.
• Gedegen beheersing van chemische principes, kwantitatieve redenering en laboratoriumpraktijken.
• Aantoonbare publicatiegeschiedenis in peer-reviewed scheikundige of interdisciplinaire wetenschappelijke tijdschriften.
• Ervaring met het geven van scheikundecursussen op bachelor- of masterniveau.
• Sterke schriftelijke communicatievaardigheden en het vermogen om complexe chemische concepten duidelijk uit te leggen.
• Vermogen om meerdere geldige benaderingen te evalueren en te bepalen of conclusies wetenschappelijk verdedigbaar zijn.
• Ervaring met het beoordelen van technische artikelen, onderzoeksinzendingen, examenvragen of wetenschappelijke content.
• Vermogen om expertconsensus te leiden en te documenteren.
• Sterk oog voor detail en gedisciplineerde naleving van evaluatieprotocollen.

Relevante expertisegebieden

Expertise in een of meer van de volgende gebieden heeft de voorkeur:

• Organische chemie
• Anorganische chemie
• Fysische chemie
• Analytische chemie
• Biochemie en chemische biologie
• Medicinale en farmaceutische chemie
• Computationele en theoretische chemie
• Materiaal- en polymeerchemie
• Milieuchemie
• Elektrochemie
• Oppervlakte- en colloïdchemie
• Spectroscopie en chemische karakterisering
• Chemische thermodynamica en kinetiek
• Katalyse en reactiemechanismen
• Synthetische chemie
• Industriële chemie en proceschemie

Gewenste kwalificaties

• Eerdere ervaring met AI-evaluatie, wetenschappelijke data-annotatie of onderzoek naar grote taalmodellen.
• Ervaring met het ontwikkelen van wetenschappelijke rubrics, benchmarks of beoordelingskaders.
• Bekendheid met computationele scheikunde of wetenschappelijke tools zoals Python, MATLAB, R, ChemDraw, Gaussian, ORCA of vergelijkbare platforms.
• Ervaring met moleculaire modellering, simulaties, spectroscopie of wetenschappelijke data-analyse.
• Eerdere ervaring met peer review of redactiewerk voor tijdschriften.
• Deelname aan onderzoeks-, academische, subsidiebeoordelings-, veiligheids- of ethische commissies.
• Ervaring met het begeleiden van masterstudenten, postdoctorale onderzoekers of junior faculteitsleden.
• Actieve deelname aan de American Chemical Society of een andere erkende scheikundeorganisatie.
• Bekendheid met het evalueren van door AI gegenereerde chemische structuren, mechanismen, berekeningen en wetenschappelijke toelichtingen.

Prestatieverwachtingen

• Senior-reviewverantwoordelijkheid nemen voor toegewezen casusbatches.
• Wetenschappelijk nauwkeurige en verdedigbare evaluaties leveren.
• Consistente kwaliteit en betrouwbaarheid behouden over alle opdrachten.
• Fouten, aannames, berekeningen, mechanismen en reviewbeslissingen duidelijk documenteren.
• Constructief samenwerken met andere reviewers op faculteitsniveau.
• Professioneel communiceren met klantteams tijdens adviessessies.
• Overeengekomen deadlines en kwaliteitseisen van het project halen.
• Vertrouwelijkheid bewaren en alle projectprotocollen naleven.

Melding van belangenverstrengeling

Kandidaten moeten alle actieve aandelen-, advies-, consultancy-, onderzoeksfinancierings- of betaalde relaties melden met:

• Bedrijven voor kunstmatige intelligentie
• Chemische, farmaceutische, biotechnologie- of materiaalbedrijven
• Bedrijven voor wetenschappelijke software of laboratoriumtechnologie
• Onderzoeksorganisaties wier werk in projectcontent kan voorkomen
• Andere commerciële entiteiten die relevant zijn voor toegewezen casussen

Gemelde belangenconflicten leiden niet automatisch tot uitsluiting van een kandidaat, maar kunnen worden meegewogen bij de toewijzing van werk.

Voordelen van freelancen bij Turing

• Concurrerende beloning en flexibel werken op afstand.
• Leer hoe geavanceerde AI-systemen worden getraind en geëvalueerd.
• Werk aan baanbrekende projecten met toonaangevende AI-laboratoria.
• Werk samen met onderzoekers en experts met diverse wetenschappelijke achtergronden.
• Mogelijkheid tot verlenging van het contract op basis van projectbehoeften en prestaties.
• Flexibel, asynchroon werk dat is ontworpen om aan te sluiten op academische verplichtingen.

Details van het aanbod

• Type samenwerking: zelfstandige opdrachtnemer (1099)
• Betalingsmodel: betaling per taak
• Werklast: gemiddeld ongeveer 15 uur per week, met tot 40 uur per week tijdens piekbatches
• Locatie: Verenigde Staten
• Werkwijze: volledig op afstand en voornamelijk asynchroon, met af en toe synchrone gesprekken
• Duur: vier weken, met mogelijke verlenging afhankelijk van projectvereisten
• Tijdlijn: afhankelijk van de beschikbaarheid van projecten en opdrachten
• Vergoeding: bepaald op basis van ervaring, academische positie, onderzoeksachtergrond en expertisegebied
• Vertrouwelijkheid: NDA vereist voorafgaand aan de samenwerking; de gedetailleerde werkomschrijving wordt gedeeld na ondertekening van de NDA

Beoordelingsproces

Kandidaten moeten indienen:

• Een bijgewerkt cv met details over de faculteitsaanstelling en het onderzoek
• Twee recente peer-reviewed publicaties
• Een korte motivatieverklaring van ongeveer 300 woorden waarin u uw ervaring met wetenschappelijk schrijven, scheikundige evaluatie, peer review of AI-onderzoek beschrijft

Kandidaten op de shortlist doorlopen:

• Een kwalificatiebeoordeling
• Eén interviewronde
• Een korte betaalde kalibratieopdracht vóór de volledige inzet