Als Deep Learning Engineer entwickelst du fortschrittliche neuronale Netzwerkarchitekturen zur Verbesserung von KI-gesteuerten Sportlösungen.
Über Sportradar
Sportradar ist ein führendes Unternehmen im Bereich Sporttechnologie, das innovative Lösungen für Sport, Medien und Wettanbieter bereitstellt.
Deine Aufgaben
- Entwicklung und Implementierung von Deep Learning Modellen für Sportanwendungen
- Forschung und Implementierung neuer neuronaler Netzwerkarchitekturen
- Aufbau und Wartung skalierbarer Datenpipelines
- Optimierung von Modellen für verschiedene Hardware-Plattformen
- Integration von Modellen in Produktionssysteme
- Aktualisierung über neueste Entwicklungen im Deep Learning
- Beitrag zur technischen Dokumentation und Wissensaustausch im Team
Deine Qualifikationen
- Starke mathematische Grundlagen in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik
- Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung von Deep Learning Modellen
- Kenntnisse in Python und Deep Learning Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow
- Erfahrung mit Modelloptimierungstechniken
- Praktische Erfahrung mit Computer Vision und NLP Bibliotheken
- Kenntnisse in MLOps-Tools und Praktiken
- Erfahrung mit Containerisierung und Orchestrierungstechnologien
- Vertrautheit mit Cloud-Plattformen und deren ML-Diensten
- Verständnis von Modellservierungs-Frameworks
- Erfahrung mit modernen Deep Learning Architekturen