Ai és automatizáció állások, munkák

Részvétel a mesterséges intelligenciára épülő fejlesztési kezdeményezések előkészítésében és megvalósításában, a fejlesztések értékének meghatározása és maximalizálása az üzleti célokkal összhangban....

• Meglévő, AI-eszközökkel fejlesztett belső rendszereink megismerése és átvétele.
• A rendszerek hibáinak feltárása és javítása, továbbfejlesztése, valamint biztonságos és hosszú távon fenntartható működésük biztosítása.

• Design, develop, test, document, and deploy high quality Salesforce solutions leveraging Einstein 1 Platform, Lightning Web Components, and modern Apex patterns
• Analyze client specific requirements and define data model to support business, reporting and technical requirements

• Design, implement, and manage Azure cloud infrastructure to support Databricks and data platform workloads
• Build and maintain Azure resources including Resource Groups, VNets, Key Vaults, Storage Accounts, and Azure Active Directory (AAD) integrations

• Build, operate, and improve production data pipelines using Python, Airflow, Kubernetes, and related technologies
• Design scalable data pipelines and data models for growing data volumes and processing needs

• Embedding in the daily life of up to three engineering teams: Customer Platform and Scoring
• Ensuring technical design alignment with SEON's architectural best-practices
• Ensuring security, scalability, and compliance in technical designs

• Delivery of complex data engineering projects across industries
• Leading small delivery teams
• Management of customer relationships alone or with a Project Manager
• Mentoring more junior engineers
• Evaluating the quality of junior engineers' work
• Contributing to hiring best-in-class data engineers

• Implementation and maintenance of large-scale data pipelines and the Azure/Databricks data platform
• Building robust, scalable pipelines using Azure Databricks (PySpark / SQL)
• Design and enforcement of data architecture standards including Delta Lake / Lakehouse architecture and data modeling

• Setting architectural direction across Assessments domains
• Owning decisions end to end with alignment and resolution
• Writing and maintaining tech specs, design records, and decision documents
• Defining boundaries between services and adjacent domains

• Establish data feeds with custodian banks, data vendors, and other service providers
• Support senior leadership, clients, and the broader Data Team in executing analyses and providing data-driven answers to questions
• Fully automate and centralize existing data integration processes

• Design, build, and maintain large-scale distributed data systems
• Develop data processing pipelines using technologies such as Spark and streaming solutions
• Work on systems that evaluate and ensure the quality and integrity of large-scale knowledge graphs

• Leading a data engineering team comprising 5-6 consultants
• Overseeing project delivery
• Managing and mentoring the team
• Ensuring successful execution of data engineering projects
• Ensuring successful execution of ML/MLOps projects
• Ensuring successful execution of cloud migration projects

• Design and implement data fabric architecture across heterogeneous data sources and platforms
• Develop scalable ETL/ELT pipelines for batch and real-time data integration
• Integrate structured and unstructured data from databases, APIs, SaaS applications, data lakes, and enterprise systems

• Execution and support of cross-product validation frameworks from the business and financial logic perspective
• Identification of quality gaps and recommendation of improvements aligned with firm-wide standards
• Ensuring AI-driven workflows meet defined quality thresholds

• Development of a highly optimized inference framework
• Running software on the world’s largest supercomputers and data centers
• Working in a dynamic and challenging environment on innovative, next-generation products at the forefront of technology in terms of performance, scalability, and features

• Technológiai megvalósítási projektekben való részvétel: folyamatfelmérés, elemzés, technológiai megoldások fejlesztése, dokumentálása és tesztelése
• Kutatási és elemzési feladatok elvégzése különböző új technológiák vonatkozásában
• Társosztályokkal és nemzetközi csapatokkal való kapcsolattartás

• Managing the end-to-end procurement process and system
• Building the architecture of procurement infrastructure
• Owning day-to-day procurement operations
• Managing the E2E processes on the Procurement/TPM tool Omnea and resolving bottlenecks or bugs

• Részvétel az online marketing szakmai közösségek munkájában
• Az ügyféligények feltérképezése és együttműködés a megoldás kialakításában
• Az ügyfelek technikai igényeire magas színvonalú szakmai megoldás kidolgozása
• A technikai megoldások online marketingjének megvalósítása

• Tackling complex technical challenges focused on scalability, reliability, and speed
• Maintaining a high-performance infrastructure that processes millions of events with low latency
• Collaborating with Data Scientists and Engineers to design and implement cutting-edge feature topologies

• Kapcsolattartás az ügyfelekkel
• Brainstormingok vezetése
• Piackutatás és versenytárselemzés
• Stratégiaalkotás
• Kampánytervezés
• Riportok készítése és prezentálása az ügyfeleknek
• Grafikus, szövegíró és PPC-s kolléga briefelése
• Csapat összefogása, irányítása és motiválása
• Külső és belső képzések megszervezése