Karrierprogram állások, munkák adatbázisszakértő kategóriában

• Learn data engineering principles
• Learn to design and implement ETL processes and pipelines
• Work with SQL, Python and different programming languages and notebooks
• Learn Power BI report building, Data Bricks and various ETL tools

• Learn Generative AI principles and models
• Learn Large Language Models, Natural language processing
• Work with Different generative AI Tools and uses
• Learn the LLMs, NLP fundamentals, Transformers, and attention mechanism
• Build Custom dataset for LLM, Build your own custom chatbot/AI bot/custom GPT

- Ad hoc programozási / fejlesztési feladatok ellátása - Üzleti folyamatok automatizálása - Egyedi riportok elkészítése - Power BI dashboard-ok üzemeltetése és fejlesztése - Rendszerfelügyeleti folyamatok és eszközök fejlesztése - Egyedi igények alapján SQL lekérdezések elkészítése - Riportok,...

•Dokumentumok automatizált feldolgozása (PDF, Word, képformátumok). •Szövegek elemzése, strukturálása és értelmezése NLP technikákkal. •LLM alapú feldolgozó pipeline-ok építése és tesztelése (promptok, hívások, workflow-k). •Adatkinyerési, kategorizálási és analitikai feladatok megoldása. •Chatbot...

• Komplex Excel megoldások kialakítása és optimalizálása
• Power Query alapú adatfeldolgozás
• Makrók és script megoldások készítése
• Feladatautomatizálást segítő VB scriptek fejlesztése és módosítása
• Adatkezelési és adminisztratív folyamatok támogatása

• Nehezen elérhető adatok manuális kigyűjtése SAP ARIBA rendszerből
• Adatok tisztítása, strukturálása és validálása reporting célokra
• Adatkészletek előkészítése EPM data platform feltöltéshez
• Manuális folyamatok megértése és automatizációs lehetőségek keresése

Internship Data Base Engineering (3 to 6 months) (m/w/d) Are you curious and eager to seize new opportunities? Do you go the extra mile and have an open, communicative personality with a strong customer and solution orientation? Then let's exceed our customers' expectations together and continue...

Your role will be at the forefront of tackling complex challenges in the field of ophthalmology...

• Hands-on experience building foundations for realtime simulation systems
• The chance to learn, implement and extend state-of-the-art simulation methods (XPBD, advanced constraint solvers, hybrid models)
• Mentorship from PhD-level researchers

• Develop and optimize data pipelines and algorithms within the Snowflake environment.
• Manage code repositories, automate deployment processes, and collaborate with team members using Azure DevOps for continuous integration and machine learning model improvement.

• You will contribute to improving our foundation recommender system
• Your role involves exploring and evaluating new machine learning methods, including applications of LLMs for recommender systems
• Expect to support personalized CRM communications (push notifications, in-app messages, newsletters)

• Prepare large-scale automated driving datasets for training and evaluation purposes.
• Contribute to the development and maintenance of the coding framework for data processing, model training, and validation of end-to-end driving systems.

• An opportunity to build the foundation for next-generation products
• The possibility to learn and implement cutting edge 3D computer vision methods
• Mentorship by experienced PhD-level experts
• The option to write a master thesis following an internship or working student position

• Build Fullstack Features: Implement user-facing features using modern frameworks and connect them to backend APIs.
• Backend Development: Contribute to Python-based backend services (Django REST or FastAPI), including API endpoints and business logic.

• Collaborate with cross-functional teams to define data requirements and ensure data quality
• Participate in monitoring, troubleshooting, and resolving data processing issues

• Managing and mentoring a multidisciplinary team of machine learning and image analysis experts
• Coordinating DCU activities across partner sites and aligning them with HI strategy

• Become familiar with our technology stack and learn everything about the high-level job market and our job classification framework.
• Research and select the most high-level jobs and classify them according to our key criteria.

• Develop and optimize our job data crawling pipeline, ensuring high-quality job data acquisition.
• Implement and refine import mapping, improving data accuracy and classification.
• Support the integration of external data sources via APIs or scraping frameworks.