您将加入一个团队，建立体育追踪数据软件。
我们创建的工具帮助团队取得胜利，使数据和视频易于访问和操作。
您将创建自动增强视频和交互式个性化OTT体验。
我们处于计算机视觉、机器学习、大数据、增强现实和产品设计的前沿。
您将为球员追踪和广播解决方案开发计算机视觉和深度学习技术。
职责：
设计、原型、实现和评估Python和现代C++中的计算机视觉算法。
利用亚马逊网络服务（EC2和S3）在云中的大量服务器上运行算法，分析我们安装的各种体育比赛（篮球、足球、冰球等）。
使用我们的运营商每天更新的体育视频标记数据集来训练计算机视觉算法。
开发可读性强、可维护性高、高效的代码，并贡献给Git存储库。
审查其他工程师的代码，并为公司的工程良好实践做出贡献。
通过参加国际计算机视觉会议（如ICCV或CVPR）和每两周讨论论文来跟上最新的创新和技术。
担任实习生的导师。
必备技能：
精通Python或现代C++，具有功能和面向对象编程范例的经验。
对大多数常见的计算机视觉和/或机器学习算法有一般了解。
具有端到端计算机视觉和机器学习解决方案的经验，从规范到性能评估。
强大的软件工程背景：现代软件开发实践和工具、并发和分布式编程、操作系统、计算机网络、数据库系统、高性能计算、GPU计算。
具备实时系统的经验是一个优势。
对团队运动感到兴奋，既是一名球员也是一名球迷是一个优势。
软件堆栈（以下任意一种）：
科学计算语言：Python 2.7和3、C++11。
框架：OpenCV3、CUDA、FFmpeg、Tensorflow、NumPy、scikit-learn。
代码库：Git with GitLab。
机器学习：深度神经网络。
云服务：AWS EC2和S3。
生产力：Slack、Jira、Confluence、Google Apps（日历、文档、表格、幻灯片）。
类型：全职或合同。
地点：加利福尼亚州洛杉矶。
预计薪资：根据资格，每小时20到28美元。 
洛杉矶