Klinischer Forscher

In dieser auf Stundenbasis vergüteten, Remote-Vertragsposition arbeiten Sie als Fachexperte (SME) für klinische Forschung, um KI-generierte klinische und biomedizinische Inhalte zu überprüfen und/oder fachkundige Forschungsinhalte zu erstellen. Dabei bewerten Sie die Qualität der Argumentation sowie die schrittweise wissenschaftliche Problemlösung und geben präzises schriftliches Feedback. Sie bewerten Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit, Sicherheit und Einhaltung des Prompts; identifizieren Fehler in Studiendesign, Statistik, Endpunktauswahl, Bias/Confounding, Methodik klinischer Studien und Evidenzinterpretation; überprüfen medizinische und wissenschaftliche Aussagen auf Fakten; verfassen qualitativ hochwertige Erklärungen und Modelllösungen, die korrekte Forschungslogik demonstrieren; und bewerten und vergleichen mehrere Antworten basierend auf Korrektheit und Argumentationsqualität. Diese Position ist bei SME Careers, einem schnell wachsenden Unternehmen für KI-Datendienste und einer Tochtergesellschaft von SuperAnnotate, das Trainingsdaten für viele der weltweit größten KI-Unternehmen und Foundation-Model-Labors bereitstellt. Ihre Expertise in der klinischen Forschung trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem sie deren Evidenzbewertung, Studieninterpretation und Forschungskommunikation genauer, zuverlässiger und verständlicher macht.

Wichtig:
Für diese Position gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; sollten Sie jedoch qualifiziert sein, gehören Sie zu den ersten Experten, die wir kontaktieren, wenn sich entsprechende Gelegenheiten ergeben. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten über unser Expertennetzwerk.

Aufgaben

• Entwicklung von KI-Trainingsinhalten: Erstellung detaillierter Prompts und Standardlösungen (Gold-Standard) in den Bereichen Methodik der klinischen Forschung, Interpretation und wissenschaftliche Kommunikation.
• Optimierung der KI-Leistung: Bewertung und Einstufung von KI-Antworten zur Verbesserung von Korrektheit, Strenge, Klarheit und kontextueller Relevanz.
• Gewährleistung der Modellintegrität: Testen von KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten, irreführende Evidenzinterpretation, unsichere Empfehlungen und Bias; Validierung der Zuverlässigkeit über verschiedene Anwendungsfälle hinweg.

Anforderungen

• Bachelor-Abschluss (oder höher) in einem relevanten Fachbereich (z. B. Public Health/MPH, Epidemiologie, Biostatistik, klinische Forschung, Biomedizinische Wissenschaften, PharmD, MD/DO, RN oder ähnlich).
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der klinischen Forschung (Akademie, Krankenhäuser, CROs, Biopharma, Public-Health-Forschung o. ä.).
• Fundierte Beherrschung der Grundlagen der klinischen Forschung: Studiendesign, Endpunkte, Ein-/Ausschlusskriterien, Intuition für Teststärke/Stichprobengröße und Interpretation der Ergebnisse.
• Sicher im Evaluieren statistischer Argumentation (Effektstärken, Konfidenzintervalle, p-Werte, multiples Testen, fehlende Daten, Sensitivitätsanalysen).
• Tiefes Verständnis von Bias, Confounding und Kausalität (Randomisierung, Verblindung, Selektionsbias, Messbias, Überlebendenbias, Collider-Bias).
• Vertrautheit mit Konzepten des klinischen Studienbetriebs (Protokolle, Abweichungen, AE/SAE-Logik, Datenqualität, Monitoring) und/oder GCP-Prinzipien ist von Vorteil.
• Außergewöhnliche Detailgenauigkeit beim Fakten-Check; mindestens C1-Englischkenntnisse sowie starke wissenschaftliche Schreibkompetenz.
• Zuverlässig, eigenverantwortlich und in der Lage, in einem stundenbasierten Remote-Workflow über Zeitzonen hinweg konstante Qualität zu liefern.
• Vorerfahrung im Bereich KI-Datentraining/-annotation, medizinisches/wissenschaftliches Lektorat/QA, systematische Reviews oder Leitlinienarbeit wird dringend bevorzugt.