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Ilya (Dmd) A.-Medizinischer KI-Experte | Spezialist für KI-Bewertung | Mehrsprachige sprachliche & ASR-Bewertung

Ilya A.
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Verfügbar
Ukraine

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Erfahrungen

Pflegekraft für Oral- und Kieferchirurgie

Klinisches Krankenhaus

Stellenbeschreibung
Pflegekraft für Oral- und Kieferchirurgie bei Klinisches Krankenhaus
Industrien
Gesundheitswesen
Bereichen
Betrieb
Qualitätssicherung
  • Unterstützung bei oral- und kieferchirurgischen Eingriffen, einschließlich Trauma- und Rekonstruktionsfällen.
  • Vorbereitung von Patienten und Operationsumgebungen gemäß perioperativen Sicherheitsstandards.
  • Unterstützung bei der intraoperativen Patientenüberwachung und der postoperativen Patientenversorgung.
  • Unterstützung der klinischen Teams während chirurgischer Eingriffe und Einhaltung geeigneter Patient-Versorgungsprotokolle.

KI-Bewertungsspezialist & Qualitätsprüfer

Globale KI-Bewertungsprojekte

Stellenbeschreibung
KI-Bewertungsspezialist & Qualitätsprüfer bei Globale KI-Bewertungsprojekte
Industrien
Informationstechnologie (IT)
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Qualitätssicherung
Forschung und Entwicklung (F&E)
  • Bewertung großer Mengen von KI-generierten Inhalten in ASR-, maschineller Übersetzungs-, LLM- und weiteren KI-Bewertungsaufgaben unter Anwendung detaillierter projektspezifischer Richtlinien und Qualitätsstandards.
  • Prüfung von mehr als 10.000 maschinell erzeugten ASR-Transkriptionen mit Erkennung semantischer, grammatikalischer, formatbezogener, aussprachebezogener und bedeutungsbezogener Fehler.
  • Bewertung maschinell erzeugter Übersetzungen zwischen Englisch, Ukrainisch und Russisch, einschließlich Englisch → Ukrainisch, Ukrainisch → Englisch, Russisch → Englisch und weiterer mehrsprachiger Sprachpaare.
  • Durchführung vollständiger Vergleiche von Quelle und Zieltext zur Identifikation von Fehlübersetzungen, Auslassungen, Ergänzungen, Wiederholungen, Terminologieinkonsistenzen, Problemen mit dem Sprachfluss, stilistischen Mängeln und lokalspezifischen Fehlern.
  • Vergabe von Akzeptanzwerten auf einer Skala von 0–100 zur Beurteilung, ob Übersetzungen die Bedeutung der Quelle korrekt wiedergeben und die sprachlichen Qualitätsanforderungen erfüllen.
  • Anwendung strukturierter Fehler-Taxonomien für Übersetzungen, einschließlich Genauigkeit, Sprachfluss, Terminologie, Auslassung, Ergänzung, Wiederholung, Stil und locale-bezogene Probleme.
  • Validierung der Score-Begründungen anderer Bewerter, einschließlich der Frage, ob die Kommentare die Beziehung zwischen Quelle und Übersetzung korrekt widerspiegeln und ob die vergebenen Werte angemessen waren.
  • Überprüfung einzelner Bewertungsergebnisse auf faktische Richtigkeit, korrekte Kategoriezuordnung und Schweregrad, einschließlich Einstufungen als kritisch, schwer, geringfügig und informativ.
  • Identifikation falsch klassifizierter, übertriebener, zu schwach dargestellter oder übersehener Übersetzungsfehler und Bereitstellung evidenzbasierter Begründungen mit korrigierten Werten oder Klassifizierungen, wenn erforderlich.
  • Unterscheidung zwischen objektiven sprachlichen Fehlern und akzeptablen alternativen Übersetzungen oder subjektiven Stilvorlieben, um ungerechtfertigte Abzüge zu vermeiden.
  • Durchführung sekundärer Qualitätsprüfungen zur Verbesserung der Annotationseinheitlichkeit und der Übereinstimmung zwischen Bewertern in mehrsprachigen Projekten.
  • Durchführung groß angelegter Audiosegmentierung für Sprachassistenten-Interaktionen, einschließlich Erkennung von Trigger-Phrasen, Interaktionsgrenzen, überlappender Sprache, Hintergrundgeräuschen und Grenzfällen.
  • Anwendung von Bewertungen der semantischen Konsistenz zur Beurteilung von Schlüsselworterhalt, Bedeutungsübertragung, natürlicher Sprachqualität und Gesamtverständlichkeit.
  • Kategorisierung von Transkriptionsfehlern in Bezug auf Eigennamen, Hot Words, Funktionswörter, Affixe, Zeichensetzung, Formatierung, Aussprache und semantische Konsistenz.
  • Einhaltung projektspezifischer SOPs, Bewertungsrichtlinien, Qualitätsstandards und Lieferanforderungen.
  • Beitrag zur Qualitätsverbesserung durch Feedback an Prüfer, Konsistenzprüfungen und sekundäre Qualitätssicherung.

Medizinischer KI-Fachexperte (SME)

Gesundheits-LLM-Bewertung & KI-Validierungsprojekte

Stellenbeschreibung
Medizinischer KI-Fachexperte (SME) bei Gesundheits-LLM-Bewertung & KI-Validierungsprojekte
Industrien
Gesundheitswesen
Informationstechnologie (IT)
Bereichen
Informationstechnologie (IT)
Qualitätssicherung
Forschung und Entwicklung (F&E)
  • Bewertung von mehr als 5.000 KI-generierten medizinischen Antworten in klinischen Denk- und Gesundheits-KI-Bewertungsaufgaben.
  • Beurteilung KI-generierter Differentialdiagnosen, Behandlungsempfehlungen, klinischer Erklärungen und medizinischer Begründungen auf faktische Richtigkeit, Vollständigkeit und klinische Sicherheit.
  • Erkennung von Halluzinationen, unbelegten Behauptungen, unvollständigen Schlussfolgerungen, unsicheren medizinischen Empfehlungen und Widersprüchen zur evidenzbasierten medizinischen Praxis.
  • Bewertung, ob KI-Antworten klinische Informationen korrekt interpretiert und medizinisch vertretbare Schlussfolgerungen gezogen haben.
  • Überprüfung klinischer Informationen anhand von PubMed, ADA, NICE und international anerkannten medizinischen Quellen.
  • Anwendung strukturierter Bewertungsrichtlinien zu Nützlichkeit, faktischer Korrektheit, Qualität des Denkens, Vollständigkeit, klinischer Angemessenheit und Evidenzbezug.
  • Durchführung evidenzbasierten Fact-Checkings von KI-generierten medizinischen Aussagen und Identifikation unbelegter oder irreführender Aussagen.
  • Bewertung der Argumentation bei Differentialdiagnosen und der Frage, ob vorgeschlagene Diagnosen durch die vorliegenden klinischen Informationen angemessen gestützt wurden.
  • Beurteilung medizinischer KI-Antworten auf mögliche Sicherheitsprobleme und klinisch unangemessene Empfehlungen.
  • Einbringung von Fachwissen als Doktor der Zahnmedizin in KI-Bewertungs- und Validierungsprozesse im Gesundheitsbereich.

Allgemeinzahnarzt

Privatpraxis

Stellenbeschreibung
Allgemeinzahnarzt bei Privatpraxis
Industrien
Gesundheitswesen
  • Auswertung von mehr als 2.000 CBCT- und 2D-Röntgenaufnahmen für Diagnose- und Behandlungsplanungszwecke.
  • Entwicklung evidenzbasierter Behandlungspläne unter Einbeziehung klinischer Untersuchung und radiologischer Befunde.
  • Diagnose komplexer zahnmedizinischer und kieferchirurgischer Erkrankungen mit modernen bildgebenden Verfahren.
  • Durchführung umfassender Patientenuntersuchungen und Pflege der klinischen Dokumentation.
  • Anwendung klinischen Denkens und evidenzbasierter Entscheidungsfindung bei routinemäßigen und komplexen zahnmedizinischen Fällen.

Zusammenfassung

Doktor der Zahnmedizin mit Berufserfahrung in der Bewertung von KI, mehrsprachiger sprachlicher Qualitätssicherung, maschineller Übersetzung, ASR, LLM- und Computer-Vision-Projekten. Spezialisiert auf die Bewertung von KI-generierten Inhalten, die Validierung menschlicher Bewertungen, linguistische Annotation, Transkriptionsprüfung und Qualitätssicherung für große mehrsprachige Datensätze.

Erfahren in der Bewertung der Qualität maschineller Übersetzungen zwischen Englisch, Ukrainisch und Russisch, einschließlich semantischem Vergleich von Quelle und Zieltext, Akzeptanzbewertung, Erkennung von Übersetzungsfehlern, Validierung von Begründungen der Bewerter und Einschätzung der Fehlerschwere.

Zusätzliche Erfahrung in der ASR-Bewertung, Audiosegmentierung, Analyse semantischer Konsistenz und Qualität mehrsprachiger Transkriptionen. Meine Erfahrung im Bereich medizinische KI umfasst die Bewertung KI-generierter klinischer Antworten, die Validierung klinischen Denkens, die Erkennung von Halluzinationen, evidenzbasiertes medizinisches Fact-Checking und die Bewertung anhand von Leitlinien.

Starke Fähigkeit, mit detaillierten Bewertungsrichtlinien zu arbeiten, objektive Fehler zu erkennen, ohne akzeptable Alternativen zu stark zu bestrafen, die Konsistenz von Bewertern zu beurteilen und evidenzbasierte Qualitätsentscheidungen im Einklang mit projektspezifischen Vorgaben zu treffen.

Fähigkeiten

Ki-Bewertung & QualitäTssicherung

  • Bewertung Von Ki-Ausgaben
  • QualitäTssicherung FüR Ki
  • SekundäRe QualitäTsprüFung
  • PrüFung Von Annotationen
  • PrüFung Von Bewerterleistung & Konsistenz
  • Anwendung Von Bewertungsrichtlinien
  • Richtlinienbasierte QualitäTsbewertung
  • Fehler-Taxonomie & Klassifizierung
  • Bewertung Der Schwere
  • Einhaltung Von Richtlinien & Sops
  • Analyse Von GrenzfäLlen
  • QualitäTskontrolle
  • Human-In-The-Loop-Ki-Bewertung

Bewertung Maschineller ÜBersetzungen

  • Mehrsprachige Bewertung Maschineller ÜBersetzungen
  • Bewertung Der ÜBersetzungsqualitäT
  • Akzeptanzbewertung (0–100)
  • Semantischer Vergleich Von Quell- Und Zieltext
  • Erkennung Von ÜBersetzungsfehlern
  • Validierung Der ÜBersetzungsbewertung
  • Validierung Von BegrüNdungen FüR Bewertungen
  • Validierung Von Befunden & Fehlerschwere
  • Bewertung Von Genauigkeit / Sprachfluss / Terminologie
  • Erkennung Von Auslassungen & ErgäNzungen
  • Erkennung Von Wiederholungen
  • Bewertung Von Stil & Locale
  • Mehrsprachige Sprachliche QualitäTssicherung

Asr & Sprachliche Bewertung

  • Asr-Bewertung
  • PrüFung Von Transkriptionen
  • Audiosegmentierung
  • Analyse Semantischer Konsistenz
  • Erkennung Von Homophonen & Aussprachefehlern
  • Bewertung Von Eigennamen
  • Bewertung Von Hot Words
  • Bewertung Von FunktionswöRtern
  • Erkennung Von Affix-Fehlern
  • Erkennung Von Trigger-Phrasen
  • Identifikation Von Sprachgrenzen
  • Analyse üBerlappender Sprache
  • Identifikation Von HintergrundgeräUschen
  • Mehrsprachige Annotation

Llm & Medizinische Ki

  • Bewertung Von Llm-Antworten
  • Bewertung Von Prompts
  • Bewertung Der Befolgung Von Anweisungen
  • Rlhf-Bewertung
  • Validierung Medizinischer Ki
  • Bewertung Klinischen Denkens
  • Erkennung Von Halluzinationen
  • Bewertung Medizinischer Antworten
  • Bewertung Der Differentialdiagnose
  • Bewertung Von Behandlungsempfehlungen
  • Evidenzbasiertes Fact-Checking
  • Pubmed-ÜBerprüFung
  • Validierung Von Ada- & Nice-Leitlinien

Technisch & Klinisch

  • Dicom
  • Pacs
  • Cbct-Interpretation
  • 2d-RöNtgenanalyse
  • Unternehmensweite Annotation-Plattformen
  • Microsoft Office
  • Google Workspace

ZusäTzliche Erfahrung

  • Mehrsprachige Bewertung Von Ki-Daten
  • Linguistische QualitäTssicherung
  • QualitäT Maschineller ÜBersetzung
  • Bewertung Von Spracherkennung
  • Llm-Bewertung
  • Medizinische Ki & Gesundheits-Ki
  • Menschliche Bewertung Von Ki-Generierten Inhalten
  • Workflows FüR Groß Angelegte Annotation
  • QualitäTskontrolle & SekundäRe PrüFung
  • Evidenzbasierte Bewertung
  • Klinische & Sprachliche Fehleranalyse

Sprachen

Russisch
Muttersprache
Ukrainisch
Muttersprache
Englisch
Verhandlungssicher

Ausbildung

Okt. 2019 - Juni 2024

Nationale Medizinische Universität Iwano-Frankiwsk

Doktor der Zahnmedizin · Zahnmedizin · Ivano-Frankivs'k, Ukraine

Statistiken

Erfahrung

Positionen gesamt 4

Qualifikationen

Höchster Abschluss Doktor

Profil

Mitglied seit
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Häufig gestellte Fragen

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Ilya spricht folgende Sprachen: Russisch (Muttersprache), Ukrainisch (Muttersprache), Englisch (Verhandlungssicher).

Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Ilya gut geeignet für Rollen wie: Pflegekraft für Oral- und Kieferchirurgie, KI-Bewertungsspezialist & Qualitätsprüfer, Medizinischer KI-Fachexperte (SME).

Die neueste Position von Ilya ist Pflegekraft für Oral- und Kieferchirurgie bei Klinisches Krankenhaus.

Ilya hat einen Doktor in Zahnmedizin von Nationale Medizinische Universität Iwano-Frankiwsk.

Ilya ist sofort verfügbar für passende Projekte.