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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle multimodale Systeme, die Live-Daten in strukturierte Signale umwandeln.
- Arbeitgeber: Genius Sports - ein innovatives Unternehmen im Sporttechnologiebereich.
- Mitarbeitervorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, umfassende Leistungen und Unterstützung für deine berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Sports mit modernster Technologie und erlebe echte Auswirkungen.
- Gewünschte Qualifikationen: 5-8 Jahre Erfahrung in Softwareentwicklung, insbesondere in ML-Systemen.
- Andere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Zusammenarbeit und kontinuierlichem Lernen.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 54000 - 84000 € pro Jahr.
Durch die Zusammenführung von Next-Gen-Technologie und den besten verfügbaren Live-Daten ermöglicht Genius Sports eine neue Ära des Sports für Fans weltweit und bietet Erlebnisse, die immersiver, interaktiver und personalisierter sind als je zuvor.
Wir suchen einen Senior Applied AI Engineer, der produktionsreife multimodale (Audio/Video/Text) Systeme entwickelt, die Broadcast- und Radio-Feeds in strukturierte, Echtzeit-Signale und Ereigniskandidaten umwandeln. Sie werden „agentische“ Komponenten (Sensoragenten, Spezialagenten, Entscheidungslogik) implementieren und weiterentwickeln, die Produkte wie Audio Intelligence, halbautomatisches Broadcast-zu-Daten-Tagging und Highlight-/Momentum-Signale antreiben.
Wir setzen auf Ihre technische Expertise und Ihren pragmatischen Ansatz zur Problemlösung; Sie arbeiten in einem Team, das die Prinzipien der agilen Lieferung und kontinuierlichen Verbesserung priorisiert. Sie haben eine datengestützte, evidenzbasierte Mentalität und sind mit den Prinzipien kontinuierlicher Experimente und Validierung vertraut.
Hauptverantwortlichkeiten- Aufbau und Wartung multimodaler Agenten:
- Audio-Sensoragenten (akustische Ereignisse, Sentiment, Ausrichtung)
- Visuelle Sensoragenten (Scorebug/Overlay-Lesung, grundlegende visuelle Hinweise, wenn zutreffend)
- Spezial- und Entscheidungslogik-Komponenten (strukturierte Ereignisausgaben, Vertrauen, Nachvollziehbarkeit)
- Entwurf von Fallback-Verhalten (degradierte Modi)
- Hinzufügen von Sicherheitsvorkehrungen und Vertrauensschwellen
- Instrumentierung von Traces/Metriken für Latenz + Kosten + Genauigkeit
- 5–8+ Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung (Backend und/oder ML-Systeme).
- Starke Kenntnisse in einer oder mehreren der folgenden Sprachen: Python, Java, Rust.
- Praktische Erfahrung im Aufbau von Produktionsdiensten mit LLM oder multimodalen Modellintegrationen (einschließlich Gemini, ChatGPT oder Claude).
- Vertrautheit mit Unsicherheit, iterativen Experimenten und evidenzbasierter Entscheidungsfindung in einem agilen Umfeld.
- Erfahrung mit Streaming-Datenplattformen wie Kafka, Pulsar, Flink.
- Erfahrung mit AWS Bedrock oder Google Vertex AI.
- Vertrautheit mit Versionskontrollsystemen (z.B. Git).
- Ausgezeichnete Problemlösungsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details.
- Fähigkeit, unabhängig und im Team zu arbeiten.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten.
- Erfahrung mit Audio-ML / Sprach- / akustischer Ereigniserkennung oder Medienpipelines (Audio/Video-Chucking, Synchronisation).
- Erfahrung mit RAG oder Regeln/Config-Grundlagen für sportartspezifische Logik (Liga-Configs, Terminologie, Regelbücher).
- Vertrautheit mit Evaluierungspraktiken (goldene Sätze, Präzision/Rückruf, Driftüberwachung) und Produktionsbeobachtbarkeit.
- Erfahrung mit Betriebssystemen, bei denen Kosten-/Latenztrade-offs wichtig sind (Routing „Flash vs. Heavy“-Modelle, Caching, Batching).
Wir genießen eine „Büro-zuerst“-Kultur und maximieren die Möglichkeiten zur Zusammenarbeit, zum Austausch und zum gemeinsamen Lernen. Unsere hybriden Arbeitsmodelle variieren je nach Rolle und Standort. Gelegentliche Reisen können erforderlich sein.
Neben einem wettbewerbsfähigen Gehalt und einer Reihe von Vorteilen setzen wir uns dafür ein, das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu unterstützen und Ihnen zu helfen, Ihre Fähigkeiten, Erfahrungen und Karriere zu entwickeln.
Wir streben danach, ein integratives Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem sich jeder zugehörig fühlt und die Möglichkeit hat, einen Unterschied zu machen.
Senior Applied AI Engineer Arbeitgeber: Genius Sports
Kontaktperson:
Genius Sports HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Applied AI Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns nicht vergessen, dass persönliche Empfehlungen oft den Unterschied machen können!
✨Sei bereit für technische Interviews!
Mach dich mit typischen Fragen und Herausforderungen vertraut, die in technischen Interviews gestellt werden. Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Problemlösungsfähigkeiten unter Beweis zu stellen.
✨Präsentiere deine Projekte!
Zeige uns deine bisherigen Arbeiten! Erstelle ein Portfolio oder eine GitHub-Seite, auf der du deine besten Projekte präsentierst. Das gibt den Recruitern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Stil.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die besten Chancen hast, Teil unseres Teams zu werden!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Applied AI Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeige deine Persönlichkeit. Wir wollen wissen, wer du wirklich bist und was dich motiviert, bei uns zu arbeiten.
Betone deine Erfahrungen: Stelle sicher, dass du relevante Erfahrungen und Fähigkeiten hervorhebst, die zu der Stelle passen. Zeige uns, wie deine bisherigen Projekte und Erfolge dich zu dem perfekten Kandidaten machen.
Mach es klar und präzise: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Vermeide lange Sätze und komplizierte Formulierungen. Wir schätzen Klarheit und Effizienz in der Kommunikation.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website zu bewerben! So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Genius Sports vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den neuesten Technologien und Tools im Bereich KI vertraut, insbesondere mit multimodalen Modellen. Zeige während des Interviews, dass du die Prinzipien von Audio- und Videoverarbeitung verstehst und wie sie in der Sportanalyse angewendet werden können.
✨Praktische Beispiele bereitstellen
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung vor, die deine Fähigkeiten in der Softwareentwicklung und im Umgang mit Streaming-Datenplattformen zeigen. Erkläre, wie du Herausforderungen gemeistert hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Agile Denkweise demonstrieren
Sei bereit, über deine Erfahrungen in agilen Umgebungen zu sprechen. Betone, wie du iterative Experimente durchgeführt und datenbasierte Entscheidungen getroffen hast, um Probleme zu lösen und Systeme zu verbessern.
✨Teamarbeit betonen
Hebe hervor, wie wichtig dir Teamarbeit ist und wie du andere unterstützt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Zeige, dass du nicht nur technische Fähigkeiten hast, sondern auch gut kommunizieren und zusammenarbeiten kannst.