Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und verbessere Computer Vision Modelle für Sportvideos.
- Unternehmen: SumerSports, ein führendes Unternehmen für Fußballtechnologie mit innovativen Produkten.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen, 401k mit Unternehmensbeitrag und großzügige Urlaubsregelung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit über 600 Jahren NFL-Erfahrung und exzellenten Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit KI und maschinellem Lernen im Sportbereich.
- Qualifikationen: Starke Erfahrung in angewandter Computer Vision und solide PyTorch-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Sumer Sports is a leading football intelligence technology company that specializes in providing an innovative suite of products for football fans and NFL clubs.
We are a collection of executives, engineers, data scientists, and visionaries from NFL clubs, technology startups, finance, and academia.
Our data-driven platform empowers teams with insights and tools to make informed decisions within salary cap constraints.
The platform also serves the NCAA, offering insights around the transfer portal and more.
What sets us apart is our unique blend of big tech talent, data scientists, and former NFL personnel, who have a combined 600+ years of NFL experience.
Our domain knowledge is augmented by AI and machine learning technologies to create a unique view into many aspects of Football.
We’re hiring a hands‑on Computer Vision Engineer to build and improve sports video intelligence models—detection, tracking, pose, event understanding, and multi‑view reasoning.
You’ll spend most of your time on CV research + applied modeling (experiments, architectures, training, evaluation), and partner with data/platform teammates to ensure your work can ship reliably.
This role is CV‑first.
A bend toward scalable pipelines / MLOps is a plus, not a requirement.
Level (mid vs senior) depends on scope ownership and how independently you can drive results.
Responsibilities
- CV Modeling & Experimentation
- Build and train CV models for sports video: player/ball detection, multi‑object tracking, pose/keypoints, event/action recognition, identity association (re‑ID).
- Own the experimentation loop: hypotheses → ablations → error analysis → measurable improvements.
- Design and maintain evaluation: task‑appropriate metrics (e. g., MOT metrics, keypoint accuracy, event precision/recall), dataset slices, and failure taxonomy.
- Improve data efficiency: augmentations, sampling strategies, handling label noise, weak/self‑supervision where helpful.
- Prototype and iterate on modern architectures (e. g., transformer‑based detection/tracking, temporal models, multi‑task setups).
- Research that Ships
- Collaborate on dataset + labeling design: formats, schemas, tooling, versioning.
- Help productionize models: packaging, batch/stream inference patterns, throughput/latency tradeoffs, robustness checks.
- Add lightweight quality gates: reproducibility, automated eval, regression detection.
Qualifications
Must‑have
- Strong applied CV experience with hands‑on model development (not just running existing repos).
- Solid Py Torch skills: training loops, debugging, data pipelines for vision workloads, DDP basics.
- Comfort with video CV fundamentals: occlusion, identity switches, temporal consistency, calibration, domain shift.
- Strong Python engineering and a bias toward measurable outcomes.
Nice‑to‑have (Bonus)
- Sports video CV or adjacent domains (multi‑agent tracking, pose, crowded scenes).
- Experience with video tooling (FFmpeg), efficient dataset formats (Web Dataset/shards), or streaming/batching to GPUs.
- MLOps/production experience: model packaging, CI for training/eval, serving (Triton/Torch Serve), monitoring.
Benefits
- Competitive Salary and Bonus Plan
- Comprehensive health insurance plan
- Retirement savings plan (401k) with company match
- Generous paid holiday schedule – 13 in total including Monday after the Super Bowl
- Remote working environment
- #J-18808-Ljbffr
Computer Vision Engineer Arbeitgeber: SumerSports LLC
SumerSports ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung für Computer Vision Engineers bietet. Mit einem engagierten Team aus Fachleuten mit umfangreicher Erfahrung in der NFL und modernster Technologie fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig wettbewerbsfähige Gehälter, umfassende Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten bietet. Hier haben Sie die Möglichkeit, an spannenden Projekten zu arbeiten, die den Sport revolutionieren, und Ihre Fähigkeiten in einem unterstützenden Umfeld weiterzuentwickeln.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Computer Vision Engineer 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 SumerSports LLC 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 Computer Vision Engineer 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 Computer Vision Engineer bei SumerSports LLC gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei SumerSports LLC 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 SumerSports LLC entscheidend sein!
