Apotheker

In dieser auf Stundenbasis vergüteten, Remote-Freiberuflichkeit arbeiten Sie als Fachexperte (SME) für Pharmazie, um KI-generierte medikations- und pharmaziebezogene Antworten zu überprüfen und/oder pharmazeutische Experteninhalte zu erstellen. Dabei bewerten Sie die Qualität der Argumentation sowie die schrittweise klinische Problemlösung und geben präzises schriftliches Feedback. Sie bewerten Lösungen hinsichtlich Genauigkeit, Klarheit, Sicherheit und Einhaltung des Prompts; identifizieren Fehler in der pharmakologischen Argumentation, der Dosierungslogik, bei Kontraindikationen, Wechselwirkungen, der Überwachung und der Patientenberatung; prüfen medizinische und pharmazeutische Informationen faktenbasiert; verfassen hochwertige Erklärungen und Modelllösungen, die korrektes klinisches Denken demonstrieren; und bewerten sowie vergleichen mehrere Antworten basierend auf Korrektheit und Argumentationsqualität. Diese Position besteht 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 pharmazeutische Expertise trägt direkt dazu bei, die weltweit führenden KI-Modelle zu verbessern, indem deren Medikationsberatung, klinische Sicherheitsargumentation und patientenorientierte Erklärungen genauer, zuverlässiger und verständlicher gestaltet werden.

Wichtig:
Für diese Position gibt es derzeit kein unmittelbares Projekt; wenn Sie jedoch qualifiziert sind, gehören Sie zu den ersten Experten, an die wir uns wenden, wenn entsprechende Möglichkeiten entstehen. Dies verschafft Ihnen außerdem Zugang zu zukünftigen Projekten, die über unser Expertennetzwerk verfügbar sind.

Aufgaben

• Entwicklung von KI-Trainingsinhalten: Erstellung detaillierter Prompts und erstklassiger pharmazeutischer Antworten zu den Themen Therapeutika, Arzneimittelinformationen, Beratung und Medikationssicherheit.
• Optimierung der KI-Leistung: Bewertung und Einstufung von KI-Antworten zur Verbesserung von Sicherheit, klinischer Korrektheit, Klarheit und kontextueller Relevanz.
• Sicherstellung der Modellintegrität: Testen von KI-Ausgaben auf Ungenauigkeiten, unsichere Empfehlungen und Verzerrungen; Validierung der Zuverlässigkeit über verschiedene Anwendungsfälle und Patientengruppen hinweg.

Anforderungen

• PharmD oder Bachelor-/Master-Abschluss in Pharmazie (BPharm/MPharm) und aktive Approbation als Apotheker (oder Berechtigung dazu) mit solider Fundierung in Pharmakologie, Therapeutik und Medikationssicherheit.
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in der Apothekenpraxis (Offizin, Krankenhaus, ambulante Versorgung, klinische Pharmazie, Managed Care oder ähnliches).
• Sicher im pharmakotherapeutischen Denken (indikationsbasierte Auswahl, Dosierung, Titration, Überwachung, Deprescribing) und in der Erklärung, warum eine Empfehlung aus der Evidenz folgt.
• Starkes Verständnis von Krankheitsbildern, leitlinienbasierter Therapie, Medikamentenabstimmung (Medication Reconciliation) und Patientenversorgungsworkflows in verschiedenen Bereichen (Notaufnahme/stationär/ambulant).
• Außergewöhnliche Liebe zum Detail bei der Faktenprüfung von Arzneimittelinhalten und der Identifizierung unsicherer Annahmen, fehlender Kontraindikationen, Interaktionsrisiken, Allergieüberlegungen oder Fehlinterpretationen von Laborwerten; mindestens C1-Englischkenntnisse.
• Sicher im Bewerten von Antworten hinsichtlich interner Konsistenz (Zeitpläne, Physiologie, Dosierungseinheiten, Formulierungsなければならない/Formularauswahl), Angemessenheit für den jeweiligen Kontext und Auswirkungen auf die Patientensicherheit.
• Zuverlässig, eigenverantwortlich und in der Lage, in einem stundenbasierten Remote-Freiberufler-Workflow über Zeitzonen hinweg gleichbleibende Qualität zu liefern.
• Vorpherige Erfahrung im Bereich KI-Datentraining/-annotation, Medikationsnutzungsbewertung (MUE), Arzneimittelinformation, klinischer Dokumentationsprüfung, PBM/Managed-Care-Prüfung oder im Bereich Healthcare-Redaktions-QA wird dringend bevorzugt.