Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite spannende Projekte im Bereich KI und Datenmanagement für Schul-Sportübertragungen.
- Unternehmen: PlayOn Sports, führende Plattform für Schul-Sportmedien mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Vielfältige Gesundheitspläne, Aktienoptionen, flexible Arbeitszeiten und großzügiger Urlaub.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Wachstumschancen und direktem Kontakt zur Unternehmensführung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Schul-Sports und erlebe echte Auswirkungen auf Millionen von Fans.
- Qualifikationen: Erfahrung im Projektmanagement, besonders in AI/ML und Softwareentwicklung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Play On Sports is the leading platform for high school sports media, streaming live games to millions of fans and powering the next generation of prep sports experiences.
We partner with schools, state associations, and athletic programs across the country to bring every play to every fan, wherever they are.
Play On is investing heavily in its computer vision and artificial intelligence pipeline—transforming raw game footage into highlights, text recaps, statistics, and play‑by‑play breakdowns.
This Streaming Intelligence initiative sits at the intersection of live video, machine learning, and high school sports fandom, and it has the potential to fundamentally change how fans experience prep sports.
We’re looking for a Senior Project Manager to drive execution and operational excellence across this AI‑powered product line.
You will partner directly with the Principal Product Manager who owns the Streaming Intelligence roadmap—translating their product vision and vendor strategy into structured feature delivery where you will executive against the plans, orchestrate cross‑team coordination, and provide transparent progress reporting.
You’ll be embedded in a team working with vision AI models, benchmarking pipelines, and ML vendor integrations.
You need to be comfortable in this world: understanding model accuracy tradeoffs, pipeline architecture, and the iterative nature of AI product development.
In addition to the Streaming Intelligence product line, this role will serve as a key delivery partner to Play On’s Data Platform team (DPT), modernizing our data warehouse and analytics infrastructure.
The DPT is shifting from foundational buildout to platform leverage: powering self‑serve analytics, real‑time data capabilities, and agentic AI enablement across the business.
- Outcomes You’ll Deliver
- High‑impact, high‑visibility work.
You’ll be at the center of Play On’s most strategic AI and data investments—spanning both the Streaming Intelligence product line and the Data Platform—with direct exposure to executive leadership and board‑level initiatives.
- A true partnership model. You’ll work hand‑in‑hand with a Principal PM who owns strategy and vision, giving you the context to drive execution with purpose—not just process.
- AI isn’t a buzzword here. Play On is actively building AI into how we work and what we ship. You’ll be embedded in that transformation from day one.
- Real‑world scale. Play On streams tens of thousands of live high school games annually. Your work will directly impact how millions of fans experience their athletes’ moments.
- Mission that matters. High school athletes don’t have broadcast deals or highlight reels—yet. You’ll help change that.
- Primary Responsibilities
- Serve as the primary delivery partner for the Streaming Intelligence product line and DPT, converting roadmap priorities into actionable project plans with clear milestones, owners, and dependencies.
- Co‑own quarterly and annual planning with the Principal PM—from ideation through go‑to‑market—ensuring engineering capacity, vendor timelines, and business priorities are aligned.
- Track and report on product line KPIs defined by the Principal PM (accuracy benchmarks, processing latency, content coverage, downstream adoption) and surface risks or deviations early.
- Partner with the data team on agentic AI enablement—co‑ordinating efforts to surface data models and semantic views to the broader business through AI‑powered interfaces, including usage tracking and accuracy assurance.
- Manage delivery cadence for platform infrastructure initiatives including data governance rollouts, real‑time streaming capabilities, and pipeline migration efforts—tracking phased delivery across multiple months with clear metrics of success.
- AI/ML Program Management
- Lead end‑to‑end program management for AI pipeline initiatives, including the game film analysis benchmarking program that evaluates vision models (e. g., Gemini Flash, Gemini Pro) against human‑tagged ground truth across 28+ annotated fields per play.
- Manage the cadence of model evaluation cycles: coordinating game imports, prompt engineering iterations, accuracy scoring, and cost analysis across multiple AI models.
- Drive vendor integration workstreams—tracking deliverables, SLAs, and roadmap alignment with external computer vision and AI partners alongside the Principal PM.
- Build and maintain project documentation for hybrid human‑AI workflows, including escalation paths for ambiguous plays, quality review processes, and fallback handling.
- Cross‑Team Coordination & Governance
- Facilitate cross‑team visibility across product, engineering, data, design, and QA to ensure aligned execution mapping back to Play On’s unified product objectives: Engaged Communities, Resilient Services, and New Customer Markets.
- Own dependency mapping, risk management, and blocker resolution for strategic AI initiatives spanning multiple engineering teams.
- Develop and maintain project dashboards, status reports, and executive‑level communications that increase transparency of engineering progress to the broader business.
- Provide governance and optimization for Atlassian tools (Jira, Confluence) to ensure standardized workflows, consistent estimation practices, and clear traceability from strategy to execution.
- Operational Excellence & AI‑Forward Delivery
- Champion operational improvements to planning cycles, stakeholder coordination, cross‑org meetings, and feedback loops—creating transparency through standardized tooling and repeatable frameworks.
- Actively incorporate AI tools (e. g., Claude, automation platforms) into your own delivery workflows: automating status reports, synthesizing meeting notes, generating risk analyses, and accelerating documentation.
- Contribute to Play On’s broader AI maturity journey by demonstrating AI‑augmented delivery practices that can be adopted across the PMO and engineering organization.
Qualifications
- 6–8+ years of experience in project or program management within software engineering environments, with a strong grasp of both the product development lifecycle (PDLC) and software development lifecycle (SDLC).
- Demonstrated experience managing technical programs involving AI/ML, data platforms, or similarly complex technical domains—you understand model evaluation, data pipeline architecture, medallion/layered data modeling concepts, and iterative development cycles.
- Working fluency with AI/ML concepts and modern data platforms: you can follow discussions about model accuracy, prompt engineering, token economics, semantic layers, data governance, and human‑in‑the‑loop workflows without needing everything translated.
- Proven ability to partner closely with senior product leaders, translating strategic vision into structured delivery plans and holding cross‑functional teams accountable to commitments.
- Strong communication and influencing skills with the ability to engage engineers, ML vendors, and non‑technical stakeholders with equal effectiveness.
- Deep familiarity with agile methodologies and experience managing initiatives with multiple teams, external partners, and moving parts.
- Proficiency with Jira, Confluence, and modern project management tooling. Experience establishing governance standards and optimizing workflows across teams.
- An AI‑forward personal practice—you already use AI tools to accelerate your own work and can demonstrate how automation improves delivery outcomes.
- Preferred
- Experience with computer vision, video processing, or media pipeline programs (encoding, segmentation, metadata extraction).
- Familiarity with vendor management for AI/ML services, including evaluating model performance, negotiating SLAs, and managing integration timelines.
- Background in sports media, sports data, or adjacent domains (prep sports, broadcast, sports tech).
- Exposure to modern data stacks (Snowflake, dbt, Hightouch, Kafka) and event‑driven architectures, including familiarity with medallion architecture patterns (Bronze/Silver/Gold).
- Experience with OKRs, KPIs, or strategic planning frameworks in a product‑led organization.
- Familiarity with AI coding assistants, agentic workflows, or process automation tools beyond basic prompt usage.
Benefits We Offer
- Multiple medical insurance plans to choose from
- Dental, vision, life and disability insurance
- Employee Emergency Fund
- Company equity (stock options)
- Open PTO policy
- 401K plan with company match
- Hybrid/flexible work environment
Must be a full‑time employee to participate in the company’s employee health benefit plan. Part‑time employees and interns are not eligible to participate.
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Senior Project Manager, Streaming Intelligence & Data Platform Arbeitgeber: Playonsports
Playon ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig attraktive Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, umfassende Gesundheitsleistungen und Unternehmensanteile bietet. Die Position des Senior Site Reliability Engineer ermöglicht es Ihnen, aktiv an der Weiterentwicklung der Systemzuverlässigkeit und -leistung mitzuwirken und dabei Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Team weiter auszubauen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Project Manager, Streaming Intelligence & Data Platform erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Playonsports zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Project Manager, Streaming Intelligence & Data Platform mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Project Manager, Streaming Intelligence & Data Platform bei Playonsports gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Playonsports vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Playonsports entscheidend sein!