关于此职位
在这个按小时计酬的远程合同制岗位中，您将作为临床研究员主题专家（SME），审核AI生成的临床研究和生物医学内容，和/或创作专家研究内容，评估推理质量与逐步的科学问题解决过程，并提供精确的书面反馈。您将评估解决方案的准确性、清晰度、安全性和对提示词的遵循程度；识别研究设计、统计学、终点选择、偏倚/混杂、临床试验方法和证据解读中的错误；对医学和科学论断进行事实核查；撰写高质量的解释和示范解答，展示正确的研究推理；并基于正确性和推理质量对多个回答进行评分和比较。该岗位隶属于SME Careers，这是一家快速发展的AI数据服务公司，也是SuperAnnotate的子公司，为众多全球最大的AI公司和基础模型实验室提供训练数据。您的临床研究专业知识将直接帮助改进全球顶尖的AI模型，使其证据评估、试验解读和研究沟通更加准确、可靠且解释清晰。
重要提示： 该岗位目前没有立即启动的项目；但是，如果您符合条件，当相关机会出现时，您将是我们最先联系的专家之一。这还将使您能够接触到通过我们的专家网络提供的未来项目。
您将做什么
- 开发AI训练内容：围绕临床研究方法学、解读和科学沟通，创建详细的提示词和黄金标准答案。
- 优化AI表现：评估并对AI回答进行排名，以提高正确性、严谨性、清晰度和上下文相关性。
- 确保模型完整性：测试AI输出是否存在不准确之处、误导性证据解读、不安全建议和偏倚；验证其在不同使用场景下的可靠性。
我们在寻找什么
- 相关领域（例如公共卫生/MPH、流行病学、生物统计学、临床研究、生物医学科学、药学博士、医学博士/骨科医学博士、注册护士或相关专业）的学士学位（或更高学位）。
- 5年以上临床研究专业经验（学术界、医院、CRO、生物制药、公共卫生研究或类似领域）。
- 扎实掌握临床研究基础知识：研究设计、终点、纳入/排除标准、把握度/样本量直觉以及结果解读。
- 能够自如地评估统计推理（效应量、置信区间、p值、多重比较、缺失数据、敏感性分析）。
- 深入理解偏倚、混杂和因果关系（随机化、盲法、选择偏倚、测量偏倚、幸存者偏倚、对撞偏倚）。
- 熟悉临床试验运营概念（方案、偏离、AE/SAE逻辑、数据质量、监查）和/或GCP原则者优先。
- 事实核查时具有卓越的细节关注能力；最低C1英语水平，并具备较强的科学写作能力。
- 可靠、自主性强，能够在跨时区的按小时计酬远程合同制工作流程中持续提供高质量成果。
- 具有AI数据训练/标注、医学/科学编辑QA、系统综述或指南工作经验者强烈优先。