Java software engineer állások, munkák középiskolai végzettséggel

Munkakörhöz tartozó feladatok ellátása....

• Design, development, and deployment of scalable, resilient, and high-performance components for the Wise Assistant
• Ownership of intent detection systems, contact processing pipelines, and routing logic for automation solutions

• 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

• 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

• Design and build scalable, reusable frameworks and services for data ingestion, transformation, and processing
• Develop and maintain the platform’s core capabilities such as orchestration, data quality validation, and schema management tools

Design, develop, test, document, and deploy high quality Salesforce solutions leveraging the latest capabilities of the Einstein 1 Platform, Lightning Web Components, and modern Apex patterns...

• Development of a highly scalable system to orchestrate information requests from customers
• Development of infrastructure providing insights into operational cost and risk for Wise products
• Enabling automation of servicing processes through a rich API in a distributed environment

Design of high quality Salesforce solutions leveraging the latest capabilities of the Einstein 1 Platform, Lightning Web Components, and modern Apex patterns...

• Real-time decision making with machine learning for risk assessments
• Ownership of risk infrastructure for Instant ACH in the US market
• Cross-functional collaboration with software engineers, data analysts, and data scientists

• Odoo-modulok fejlesztése és testreszabása Python 3, XML, HTML használatával
• Backend-szolgáltatások fejlesztése Java/Spring és Hibernate segítségével
• Külső rendszerek összekapcsolása REST- és XML-RPC-API-k segítségével
• Eseményalapú integráció az Apache Kafka segítségével

• Scaling the platform that powers primary support channels including self-service, FAQs, and high-traffic chat interface
• Refining and scaling the support ecosystem leveraging Generative AI engine
• Engineering the logic and user experience connecting customers to AI capabilities

• Design and build scalable, reusable frameworks and services for data ingestion, transformation, and processing
• Develop and maintain the platform’s core capabilities such as orchestration, data quality validation, and schema management tools

Munkakörhöz tartozó feladatok ellátása....

• Új technológiák bevezetése
• Termékfejlesztési és szolgáltatási igények implementálása
• Rendszerintegrációk megvalósítása
• Rendszertervezés
• Tesztelés
• Dokumentálás
• Együttműködés solution architektekkel és rendszerszervezőkkel alkalmazás- és interfészfejlesztések terén
• Minőségbiztosítási feladatok támogatása

• Design, implement, and maintain backend services using Java 25 and Spring Boot 4.1
• Evolve the existing modular monolith toward a cleaner hexagonal architecture
• Implement and secure OAuth 2.0/OIDC identity and access management flows and APIs
• Develop and maintain RESTful APIs and service interfaces

• Komplex AI megoldások fejlesztése ügyfelek számára
• RAG alapú megoldások fejlesztése Python/LangChain vagy Java/Spring AI technológiákkal
• Open source LLM-ek integrálása ügyfélrendszerekbe cloud és on-premise környezetben Kubernetes használatával

• Designing and developing Java-based backend microservices
• Building scalable distributed systems
• REST and event-driven communication
• Network provisioning and orchestration workflows
• PostgreSQL modeling and optimization
• CI/CD pipelines and containerized environments
• Kubernetes / Docker infrastructure

• Design, build, and launch AI and generative AI solutions
• Create scalable data pipelines and model deployment workflows
• Develop large-language-model and multi-agent products
• Set up automated testing, deployment, monitoring, and improvement

• Administration and support of Cloudera Private Cloud Platform (PCP) and Cloudera Data Platform (CDP) environments
• Deployment, configuration, maintenance, and troubleshooting of Cloudera clusters and services
• Management of containerized environments using Docker/Podman and Kubernetes/OpenShift

• AI-vezérelt delivery pipeline-ok tervezése és megvalósítása BPMN folyamatmodellekből
• AI-ügynökök építése és karbantartása a fejlesztési életciklus ismétlődő szoftvermérnöki feladatainak automatizálására