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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Lösungen und führe spannende Projekte im Sportbereich durch.
- Arbeitgeber: Wachsendes Unternehmen mit globalem Team und kreativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, soziale Events und Unterstützung für mentale Gesundheit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI und arbeite an spannenden, realen Anwendungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in ML, NLP und der Entwicklung von KI-Anwendungen.
- Andere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Wir suchen einen talentierten Staff AI Engineer mit 5-7 Jahren Erfahrung, um unserem generativen AI-Team beizutreten, das die Kernabteilung für unsere wichtigsten AI-Initiativen ist. Diese Rolle kombiniert fortgeschrittene Full-Stack-Softwareentwicklung mit modernster angewandter AI-Forschung und betont traditionelle maschinelles Lernen, NLP, LLM-Fine-Tuning und moderne AI-Workflows.
Die Herausforderung
- Full-Stack-AI-Anwendungen erstellen: Führen Sie das Design und die Entwicklung skalierbarer, benutzerorientierter Tools und automatisierter Pipelines für verschiedene AI-gesteuerte Produkte an.
- AI-Frameworks integrieren und erweitern: Architekt und implementieren Sie komplexe agentische Workflows mit Frameworks wie LangGraph, LangChain und Google Agent Developer Kit (ADK).
- AI-Prompting & LLM-Fine-Tuning: Entwickeln, testen und optimieren Sie Prompt-Strategien und fine-tunen Sie große Sprachmodelle (LLMs).
- Modellbewertung & Iteration: Entwerfen und führen Sie rigorose Bewertungs-Pipelines für LLMs und traditionelle ML-Modelle durch.
- Traditionelle ML-Expertise anwenden: Nutzen Sie Ihre Expertise in NLP und traditionellen maschinellen Lerntechniken zur Verbesserung von AI-gesteuerten Lösungen.
- Kollaboration über Abteilungen hinweg: Arbeiten Sie mit Produktmanagern, Datenwissenschaftlern und Fachexperten zusammen.
- Bereitstellung und Skalierung: Liefern Sie produktionsbereite Dienste auf Cloud-Plattformen wie AWS.
Technologien, die wir verwenden (bevorzugt, aber nicht erforderlich):
- AI-Frameworks: LangGraph, LangChain, Google Agent Developer Kit (ADK), TensorFlow, PyTorch
Über Sie
- Profi im traditionellen ML und NLP: Praktische Erfahrung mit traditionellen maschinellen Lerntechniken, insbesondere in NLP.
- Meisterschaft moderner AI-Workflows: Tiefes Verständnis von LLM-Fine-Tuning und agentischen Workflows.
- Technische Führung: Fähigkeit, Projekte zu leiten und technische Entscheidungen zu treffen.
- Selbstgesteuertes Eigentum: Proaktive, selbstmotivierte Denkweise.
- Komfort mit Ungewissheit: Blühen Sie in dynamischen Umgebungen auf.
- Anpassungsfähigkeit und Neugier: Eager to rapidly learn and apply emerging AI frameworks.
- Produktionsbereiter Ansatz: Fokus auf den Aufbau robuster, skalierbarer Systeme.
- Starke Zusammenarbeit: Außergewöhnliche Fähigkeit zur Abstimmung mit funktionsübergreifenden Teams.
- Bonus-Erfahrung: Vertrautheit mit Echtzeit-Datenpipelines oder domänenspezifischen AI-Anwendungen ist ein Plus.
Unser Angebot
- Ein kollaboratives Umfeld mit Kollegen aus der ganzen Welt.
- Flexibilität bei der Verwaltung Ihres Arbeitstags und Ihrer Aufgaben.
- Eine ausgewogene Struktur und Autonomie zur Bewältigung Ihrer täglichen Aufgaben.
- Vibrante und inklusive Gemeinschaft.
- Globales Mitarbeiterunterstützungsprogramm.
- Calm und Reulay App zur Unterstützung von Fokus und langfristiger mentaler Resilienz.
Wir glauben, dass das Zusammenkommen vor Ort stärkere Verbindungen fördert und Innovationen vorantreibt. Daher sind wir ein Büro-erstes Unternehmen, das im hybriden Modell arbeitet.
Bei Sportradar feiern wir unsere vielfältige Gruppe von engagierten Mitarbeitern. Sportradar setzt sich dafür ein, allen qualifizierten Bewerbern gleiche Chancen zu bieten.
Staff AI Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Sportradar
Kontaktperson:
Sportradar HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Staff AI Engineer (m/f/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du interessiert bist, und wir helfen dir, die richtigen Verbindungen zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir können dir Ressourcen zur Verfügung stellen, um dich optimal vorzubereiten.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige dein Interesse! Wenn du eine Stelle im Auge hast, zögere nicht, direkt bei uns nachzufragen oder dich über unsere Website zu bewerben. Wir lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!
✨Tipp Nummer 4
Bereite Fragen für das Interview vor! Zeige, dass du dich mit unserem Unternehmen und den Projekten auseinandergesetzt hast. Das zeigt dein Engagement und hilft dir, einen bleibenden Eindruck zu hinterlassen.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff AI Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, lass deine Persönlichkeit durchscheinen. Wir suchen nach authentischen Menschen, die zu unserer Kultur passen. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und fehlerfrei ist. Ein klarer und präziser Text zeigt, dass du dir Mühe gibst und professionell bist. Lass uns nicht im Dunkeln tappen!
Beziehe dich auf die Stelle!: Verlinke deine Erfahrungen und Fähigkeiten direkt mit den Anforderungen der Stelle. Erzähl uns, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast und wie du unser Team bereichern kannst.
Bewirb dich über unsere Website!: Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sportradar vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Jobprofil erwähnt werden, wie LangGraph, LangChain und TensorFlow. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie du diese Technologien in der Praxis anwenden kannst.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in den Bereichen NLP, LLM-Fine-Tuning und traditionelles maschinelles Lernen demonstrieren. Bereite dich darauf vor, diese Beispiele im Interview zu erläutern und zu zeigen, wie du Herausforderungen gemeistert hast.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Rolle viel Zusammenarbeit erfordert, sei bereit, über deine Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Datenwissenschaftlern und anderen Ingenieuren zu sprechen. Betone, wie du technische Führung übernommen und andere unterstützt hast.
✨Sei proaktiv und neugierig
Unterstreiche deine Bereitschaft, neue AI-Frameworks und -Methoden zu lernen. Zeige, dass du in dynamischen Umgebungen gedeihst und bereit bist, innovative Ideen zu erkunden, um komplexe Probleme zu lösen.
