关于此职位
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这是一个用于评估药物研发领域前沿 AI 模型的评估框架。领域专家编写围绕杂乱证据世界的真实研究问题。模型在沙盒中离线运行，使用开源科学工具，接收不完整、间接且有时具有误导性的数据，并且必须得出站得住脚的结论。答案存在于证据之中，但从不明说。
您的工作是构建一个足够真实、构造严谨的研究问题，使模型必须真正进行推理才能解决——它无法靠模式匹配或查找答案来完成。
您将交付的内容
每个任务三项成果：提示词、数据室（data room）和评分文档。
- 设计挑战——确定隐藏的盆地（hidden basin）以及使某一结论不可避免的强制推理链。
- 构建世界——用真实的、有来源依据的数据组装一个数据室。每一个决定性数值都可追溯到真实来源。
- 编写评分器——一份对提交的备忘录按实质内容而非文风或方法打分的评分文档。
- 验证——在提交前进行核实和校准。
- 修订——如果审核人员要求修改，由您负责返工。
对于您任务中的每一个科学问题和难度问题，您拥有最终决定权。
我们在寻找什么样的人
- 在机制酶学、结构指导的多肽或抗体设计、基于片段的药物发现或基于结构的药物化学方面拥有实际工作专长——具有博士学位或同等的行业业绩记录。
- 您能够提出一个答案可以严谨辩护、但高水平解题者无法走捷径的问题。
- 能够自如地判断推理质量，而不只是最终答案。
投入时间
每周至少 20 小时，最多 40 小时。
工具
工作在基于浏览器的工作室（studio）加 Claude Code 中进行。需要 Claude Max 订阅，费用将全额报销。