Data Scientist Intern
SkillCorner

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Data Scientist Intern

  • Stáž (5 až 6 měsíce/měsíců)
  • Počáteční datum:
  • 93 Rue Vieille du Temple, Paris, 75003
  • Možnost pracovat příležitostně z domova
  • Vzdělání: Bakalářský stupeň vzdělání
  • zkušenosti: < 6 měsíců

Společnost

SkillCorner

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  • Artificial Intelligence / Machine Learning, Big Data, Sport
  • Od 15 do 50 zaměstnanců

Nabídka

Data Scientist Intern

  • Stáž (5 až 6 měsíce/měsíců)
  • Počáteční datum:
  • 93 Rue Vieille du Temple, Paris, 75003

  • Možnost pracovat příležitostně z domova
  • Vzdělání: Bakalářský stupeň vzdělání
  • zkušenosti: < 6 měsíců

Tato pozice byla obsazena!

Qui sont-ils ?

SkillCorner collecte de la data sportive de manière 100% automatique à partir d’une simple vidéo de match de foot professionnel.

La startup développe des algorithmes de Computer Vision et de Machine Learning qui permettent de détecter tous les objets mouvants (chaque joueur, le ballon et l’arbitre) sur l’image, de les localiser sur le terrain, de les suivre image après image et de les reconnaître. A partir de ces données brutes, SkillCorner produit des analytics et des visualizations qui sont utilisés par les médias, les opérateurs de paris sportifs et les clubs.

SkillCorner couvre 50 compétitions, possède plus de 30 milliards de points de données sur plus de 30000 joueurs professionnels. Près de 50 clubs (notamment Leeds United, l’AS Monaco ou le Bayer Leverkusen) utilisent sa donnée pour des problématiques de recrutement.

Le premier sport couvert par SkillCorner a été le football mais la startup s’est récemment lancée dans le football américain et le basketball.

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Envie d’en savoir plus sur SkillCorner ?Culture d'entreprise, équipes, stack technique, offres d'emplois... C’est parti pour l’immersion !
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Descriptif du poste

Au sein d’une équipe jeune et dynamique, vous concevrez et mettrez en oeuvre des solutions de Machine Learning (en particulier de Deep Learning et de Computer Vision) pour collecter les données de tracking issues de matchs de foot.

Quelques exemples de sujets sur lequels vous pourriez être amenés à travailler sont : la segmentation des lignes du terrain, la détection de joueurs et de ballons, leur tracking, la reconnaissance de joueurs… En prenant en main un de ces “petits projets”, vous progresserez rapidement en abordant tous les aspects de sa mise en place (acquisition et pré-traitement des données), et du choix des solutions.

La plupart de ces sujets sont dotés d’une forte dominante exploratoire, vous possèderez donc une grande marge de manoeuvre sur la façon de les aborder et serez fortement encouragés à proposer des solutions innovantes.

Profil recherché

  • Passionné de mathématiques, de statistiques et d’optimisation, vous avez déjà de sérieuses bases en machine learning et éventuellement en deep learning appliqué à la computer vision
  • Vous avez déjà fait vos dents sur un ou plusieurs projets personnels de Machine Learning
  • Capable d’implémenter des algorithmes, vous maitrisez le python
  • L’expérience dans des bibliothèques de vision ou de machine learning (particulièrement en tensorflow) est un gros plus
  • Vous êtes d’un esprit créatif, dynamique, curieux, et souhaitez participer aux développement d’une startup tech
  • Toute connaissance footballistique sera fortement appréciée
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