Python developer állások, munkák középiskolai végzettséggel

• Nálunk nem csak üzemeltetni fogsz, hanem alakítani is a jövő infrastruktúráját.
• Olyan szakembert keresünk, aki szeret komplex rendszerekkel dolgozni, hisz az automatizációban, és szívesen adja tovább tudását a következő generáció számára.

kiemelt ügyfeleinkhez, vagy más nagyobb projektekhez kapcsolódó árajánlatok, tenderek előkészítése, kalkulációja, termékek beazonosítása...

• Kereskedelmi és ipari szektorban dolgozó ügyfelek digitalizációs problémáit megoldó zöldmezős webes applikációk és mobil app-ok backend fejlesztése
• Szoftverek teljes architektúrális tervezésében és kialakításában való részvétel senior jelölt esetén

• Research towards further pulse shortening via post-compression techniques at all available wavelengths at ELI ALPS,
• Laser pulse metrology developments at high repetition rates and average powers, and
• Advancement in new sources (UV, VIS, far IR) with few-cycle durations and CEP stability.

• 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

• CI/CD-folyamatok tervezése, felépítése és üzemeltetése (Azure DevOps, GitLab CI, GitHub Actions vagy Jenkins)
• Infrastruktúra kezelése kód formájában (Terraform, Bicep/ARM, Ansible)
• Konténeres környezetek felépítése és üzemeltetése (Docker, Kubernetes / AKS)

• 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

• 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

• Implementation and optimisation of approved looks
• Collaboration with supervisors, lighters, and compositors to ensure high-quality shot delivery
• Alignment and self-direction of work with schedules and creative expectations

• Creation of 3D rigs for different types of objects, animals and characters
• Collaboration with the visual effects supervisor and Lead CG to determine the best possible technical and creative approaches
• Delivery of work within established project targets and high quality standards

• 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

• Magas szintű technikai és üzleti tanácsadás ügyfelek számára az Atlassian termékekkel és saját fejlesztésű megoldásokkal kapcsolatban
• Ügyfelek üzleti és IT folyamatainak felmérése
• Komplex megoldások tervezése, bevezetése és minőségbiztosítása

• Machine learning és computer vision megoldások fejlesztése járműfelismerési és közlekedési alkalmazásokhoz
• Modellek és adatfeldolgozási folyamatok tervezése, implementálása, tanítása és kiértékelése

• Kutatás és fejlesztési projektek végigkövetése a tervezéstől az átadásig
• Beágyazott vezérlők programozása C nyelven
• Prototípus berendezések beüzemelése
• Prototípus berendezések tesztelése
• Gépész-, villamos- és mechatronikai mérnökökkel való együttműködés
• Dokumentáció írás angolul és magyarul

• Ownership of data engineering features, architecture, and code quality
• Design, implementation, and maintenance of Databricks-based data pipelines and workflows
• Building and optimization of ETL/ELT processes using Apache Spark on Databricks

• Chunking and ingestion architecture with deterministic, validation-gated pipelines handling diverse enterprise document types with indexing and contextual enrichment
• Retrieval pipeline with vector search, BM25 hybrid retrieval, RRF re-ranking, embedding model selection and optimisation

• Partnering with engineering teams to automate and optimize service availability, scalability, performance, monitoring, and alerting
• Developing software to automate the toil required to keep SaaS offerings highly available, scalable, and resilient

• Design and implement data models aligned with industry best practices
• Build and optimize scalable data warehousing and lakehouse solutions and ensure data integrity end-to-end
• Create and own robust ELT pipelines connecting multiple internal and external data sources

• Architect and lead the development of large-scale ML systems and model pipelines
• Introduction of new ML systems such as traffic sign detection, building facade detection, and other computer vision-based solutions
• Definition and driving of the ML technical roadmap in alignment with company objectives

• Shaping AWS-based cloud architectures and technical decisions for SaaS, PaaS, web application, and enterprise cloud environments
• Design and implementation of Infrastructure as Code solutions using tools such as Terraform, AWS CloudFormation, or Pulumi