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SumerSports

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11 - 50 employés

Fondée en 2022

⚽ Sports

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Sports • Artificial Intelligence • SaaS

SumerSports est une entreprise d'analyse sportive et de technologie alimentée par l'IA, spécialisée dans le football américain (NFL et NCAA). En combinant plus de 500 ans d'expérience en NFL avec l'apprentissage automatique, SumerSports propose des produits tels que SūmerBrain pour la récupération de films et les données multi-couches, SūmerLive pour le suivi des matchs, SūmerNFL et SūmerNCAA pour la construction de listes et l'optimisation des équipes, ainsi qu'une plateforme de métriques vérifiées par les joueurs et d'exposition des talents. L'entreprise produit des guides de draft, des contenus guidés par l'analyse avec d'anciens scouts et membres du Hall of Fame, ainsi que des outils qui servent les joueurs, les équipes et les fans pour améliorer le scouting, les décisions de roster et l'évaluation des performances.

Description

• Design and operate ML infrastructure: Manage data, training, serving, and inference systems for high-throughput model workflows • Build scalable pipelines: Implement reproducible training and evaluation pipelines with versioning, scheduling, and artifact tracking • Optimize compute and cost: Tune GPU and CPU workloads, manage clusters, and drive efficiency via rightsizing, spot scheduling, and caching • Serve models in production: Operate APIs for low-latency inference with autoscaling, blue-green or canary rollouts, and rollback safety • Ensure reliability and observability: Define and own SLOs; instrument pipelines and services to track latency, cost, drift, and data quality • Secure and automate: Manage IAM, secrets, and container security; automate deployment pipelines via CI/CD and infrastructure as code • Collaborate cross-functionally: Partner with research scientists and AI engineers to deliver models from experiment to production with minimal friction • Document and enable: Build templates, runbooks, and internal tooling that make ML workflows repeatable, safe, and fast

🎯 Exigences

• 4+ years of experience in ML platform, DevOps, or infrastructure engineering • Deep knowledge of Kubernetes, CI/CD, containers, and cloud infrastructure (AWS, GCP, or Azure) • Hands-on experience managing GPU clusters and training/inference pipelines • Familiarity with data orchestration and storage formats (Delta, Parquet, Polars, Spark) • Proven ability to ship and operate production ML systems with SLOs • Strong Python skills and comfort with infrastructure as code and automation • Experience with observability and cost optimization at scale

🏖️ Avantages

• Competitive Salary and Bonus Plan • Comprehensive health insurance plan • Retirement savings plan (401k) with company match • Remote working environment • A flexible, unlimited time off policy • Generous paid holiday schedule - 13 in total including Monday after the Super Bowl