Vous rédigerez des prompts de test pour évaluer si les modèles d'IA peuvent distinguer les demandes chimiques légitimes des usages détournés potentiellement dangereux. En tant que chimiste analytique, vous élaborerez des scénarios sur la ligne du dual-use, évaluerez les réponses du modèle selon une politique définie et documenterez vos analyses avec un raisonnement technique accessible.
Drug Discovery Scientist
Mercor · Sciences & recherche
Cette mission consiste à concevoir des défis réalistes d'évaluation pour des modèles d'IA appliqués à la découverte de nouveaux médicaments. En tant qu'expert en chimie et biologie moléculaires, vous construirez des scénarios de recherche complexes basés sur des données réelles et ambiguës, où l'IA doit démontrer une véritable capacité de raisonnement plutôt que de simples associations de motifs. Vous serez responsable de l'ensemble du processus : conception du défi, constitution du corpus de données, évaluation des réponses et révision itérative.
Travail à réaliser
- Concevoir des problèmes de recherche réalistes en découverte de médicaments avec des données incomplètes ou trompeuses qui exigent un véritable raisonnement scientifique
- Assembler des données brutes provenant de sources réelles et vérifiables pour constituer un corpus probant complet
- Rédiger les critères d'évaluation scientifique permettant de juger la qualité du raisonnement dans les réponses soumises
- Valider et calibrer chaque défi avant soumission, puis gérer les révisions demandées par les relecteurs
Compétences requises
Rémunération et engagement
60–90 USD /heure
Rémunération telle qu'affichée par la plateforme, sans garantie de revenu ou d'heures.
Pays et langue
Expérience non précisée
Ouvert aux pays suivants : États-Unis.
Processus de candidature
Candidature via work.mercor.com : création de profil, évaluation de compétences, puis mise en relation avec des projets correspondant à votre profil.
Source et vérification
Source officielle : https://work.mercor.com/jobs/list_AAABoFcXq-GdBUxvUuBByYMp/drug-discovery-scientist
Dernière vérification : 6 octobre 2026.
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