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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative KI-Anwendungen und führe spannende Projekte im Sportbereich durch.
- Arbeitgeber: Sportradar, ein führendes Unternehmen in der globalen Sporttechnologie.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, internationale Kollegen und zahlreiche Teambuilding-Events.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Sports mit modernster Technologie und innovativen Lösungen.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in traditionellem maschinellen Lernen und NLP erforderlich.
- Andere Informationen: Dynamisches, inklusives Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Sportradar ist ein Vorreiter in der globalen Sporttechnologie, wo Ihre Fähigkeiten die Schaffung von immersiven Erlebnissen für Sportfans und Wettende weltweit verbessern werden. Sportradar operiert an der Schnittstelle von Sport-, Medien- und Wettindustrien und liefert erstklassige Technologielösungen, um das Geschäftswachstum voranzutreiben.
Wir suchen einen talentierten Staff AI Engineer mit 5-7 Jahren Erfahrung, um unserem generativen AI-Team beizutreten, das unsere wichtigsten AI-Initiativen vorantreibt. Diese Rolle kombiniert fortgeschrittene Full-Stack-Softwareentwicklung mit modernster angewandter AI-Forschung.
Die Herausforderung:
- Full-Stack AI-Anwendungen erstellen: Entwerfen und Entwickeln von skalierbaren, benutzerorientierten Tools und automatisierten Pipelines für verschiedene AI-gesteuerte Produkte.
- AI-Frameworks integrieren und erweitern: Architekturen und Implementierungen komplexer agentischer Workflows unter Verwendung von Frameworks wie LangGraph und LangChain.
- AI-Prompting & LLM-Fine-Tuning: Entwicklung, Test und Optimierung von Prompt-Strategien und Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs).
- Modellbewertung & Iteration: Entwurf und Durchführung rigoroser Evaluierungs-Pipelines für LLMs und traditionelle ML-Modelle.
- Traditionelle ML-Expertise anwenden: Nutzung von Fachwissen in NLP und traditionellen maschinellen Lerntechniken zur Verbesserung von AI-gesteuerten Lösungen.
- Kollaboration über Abteilungen hinweg: Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Datenwissenschaftlern und Fachexperten.
- Bereitstellung und Skalierung: Bereitstellung produktionsbereiter Dienste auf Cloud-Plattformen wie AWS.
Technologien, die wir verwenden: LangGraph, LangChain, Google Agent Developer Kit (ADK), TensorFlow, PyTorch.
Über Sie:
- Profi in traditionellem ML und NLP: Praktische Erfahrung mit traditionellen maschinellen Lerntechniken, insbesondere in NLP.
- Meisterschaft in modernen AI-Workflows: Tiefes Verständnis von LLM-Fine-Tuning und agentischen Workflows.
- Technische Führung: Fähigkeit, Projekte zu leiten und technische Entscheidungen zu treffen.
- Selbstmotivierte Eigenverantwortung: Proaktive, selbstmotivierte Denkweise.
- Komfort mit Ungewissheit: Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu gedeihen.
- Anpassungsfähigkeit und Neugier: Bereitschaft, schnell zu lernen und neue AI-Frameworks anzuwenden.
- Produktionsbereite Denkweise: Fokus auf den Aufbau robuster, skalierbarer Systeme.
- Starke Zusammenarbeit: Außergewöhnliche Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams.
Unser Angebot:
- Kollaborative Umgebung mit Kollegen aus der ganzen Welt.
- Flexibilität zur eigenständigen Verwaltung Ihres Arbeitstags.
- Vibrante und inklusive Gemeinschaft.
- Globales Mitarbeiterunterstützungsprogramm.
Wenn Sie bereit sind, Ihre Full-Stack-Expertise und Ihr Wissen über traditionelles ML einzusetzen, um transformative Produkte zu entwickeln, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung!
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 an einer Stelle bei Sportradar interessiert bist – vielleicht können wir dir helfen, die richtigen Kontakte zu knüpfen!
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe Coding-Challenges und sei bereit, deine Denkweise zu erklären. Wir bei StudySmarter empfehlen, Mock-Interviews mit Freunden oder Kollegen zu machen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du dich für eine Stelle bewirbst, schicke eine kurze Nachricht an den Recruiter oder das Team, um dein Interesse zu bekunden. Das zeigt, dass du wirklich motiviert bist, Teil von Sportradar zu werden.
✨Tipp Nummer 4
Nutze unsere Website für Bewerbungen! Es ist der direkteste Weg, um sicherzustellen, dass deine Bewerbung gesehen wird. Lass uns gemeinsam die Zukunft des Sports gestalten – bewirb dich jetzt und werde Teil unseres Teams!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Staff AI Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!: Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden. Authentizität kommt immer gut an!
Betone deine Erfahrungen: Stell sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Fähigkeiten klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der mit traditionellen ML-Techniken und NLP vertraut ist – also lass uns wissen, was du drauf hast!
Mach es übersichtlich: Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht zu lesen ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Punkte hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, dass du die richtige Person für die Stelle bist.
Bewirb dich über unsere Website: Wir empfehlen dir, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell bei uns landet und du alle Informationen auf einen Blick hast. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Sportradar vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die Sportradar verwendet, 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
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in traditionellem maschinellen Lernen und NLP demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du innovative Lösungen entwickelt hast.
✨Zeige Teamgeist
Sportradar legt großen Wert auf Zusammenarbeit. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit anderen zusammengearbeitet hast, um technische Entscheidungen zu treffen oder Projekte voranzutreiben.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Zeige dein Interesse an der Unternehmenskultur von Sportradar, indem du Fragen stellst. Frag nach den sozialen Events, dem Teamaufbau und wie das Unternehmen Vielfalt fördert. Das zeigt, dass du nicht nur an der Position interessiert bist, sondern auch an der Gemeinschaft.