Sql developer állások, munkák adatbázisszakértő kategóriában

Contribute to our Text Analytics and Generative AI projects - from data preparation and analysis through model and prompt evaluation to the development of new features....

• Development and operation of data pipelines
• Building data layers in OneDataLake (ODL) Central Data Store Consumer (CDSC)
• Balancing business and IT demands to build modern and efficient pipelines in public cloud environments
• Integration of data preparations into managed processes

• Cobol alapú rendszerek fejlesztése és karbantartása
• Üzleti logika implementálása nagyvállalati környezetben
• Rendszerek működésének megértése és optimalizálása
• Hibakeresés és problémamegoldás
• Együttműködés modern technológiákkal dolgozó csapatokkal

• Adattárház fókuszú elemzői, tervezői feladatok ellátása
• Fejlesztési igények felmérése, elemzése és rendszerezése
• Rendszerszintű funkcionális-, integrációs-, adatmodellt érintő követelmények meghatározása
• Megoldási módok megtervezése, logikai architektúrába való illesztése

• Design, develop, and maintain applications.
• Optimize and enhance existing applications and infrastructure.
• Ability/interest to work with machine learning.
• Collaborate and communicate with various teams within the company.
• Ensure all applications reflect our internal policies and standards.

• Komplex nagyvállalati alkalmazások tervezése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások megvalósítása
• Komplex nagyvállalati alkalmazások fejlesztése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások tesztelése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások dokumentálása

Design and develop backend data objects and data models that provide reliable, analytics-ready data for downstream BI dashboards and reporting solutions...

• Data gathering from various organizational sources
• Design and implementation of data integration processes
• Collaboration with business stakeholders for reporting requirements
• Extraction, transformation, and loading (ETL) of raw data

• Collaborate with business stakeholders to identify technical opportunities and gather user requirements for Polarion customizations, workflows, reports, dashboards, and integrations.
• Configure, customize, and maintain Polarion ALM solutions to support engineering, quality, and compliance processes.

• Design and develop complex EUC solutions across all banking divisions
• Architect and model scalable applications / databases to support high-volume data processing
• Lead full project lifecycles, from requirements gathering to deployment and documentation

• Define and further develop the Snowflake platform roadmap in alignment with enterprise data strategy and business priorities
• Establish the platform vision and manage priorities, demand intake and business requirements to maximize business value and support strategic objectives

• Whether in the cloud or an on-premises data center, you expertly navigate the world of Big Data, helping our clients make their data business- or operations-ready.
• You access diverse data sources efficiently and reproducibly.
• You design, test, and monitor distributed data processing pipelines.

• Design and implement pipelines to ingest, clean, and transform data into Data Lakes and Data Warehouses
• Active monitoring and optimization of pipelines for performance and cost
• Configuration of pipeline deployments and management of environment settings using IaC tools and CI/CD

• Lead the design and implementation of scalable data pipelines and Lakehouse architectures
• Act as the design authority
• Solve the hardest technical challenges including optimizing high-load streaming pipelines, debugging complex Spark jobs, and designing generic frameworks

• Own the end-to-end forecasting and price-elasticity models at the core of our pricing engine — from feature and model research through evaluation, deployment, and continuous monitoring
• Scale the forecasting architecture to meet growing demand for granular, product-level forecasts

• The data platform end to end: ingestion, storage, and the query paths that keep millions of records fast on screen. You design it, you build it, you run it in production.
• The platform layer, directly with the CTO: infrastructure, deployments, and the path to production for the whole team.

• Build and maintain dataset ingestion, cleaning, and versioning pipelines
• Design and operate labeling workflows including quality control and inter-annotator agreement tracking
• Own dataset testing including coverage analysis, class balance, leakage detection, and dataset documentation

• Write code that is simple, readable, testable, and maintainable, whether you write it yourself or with the help of AI tools
• Conduct code reviews, give helpful feedback, actively contribute in team discussions and decisions

• Skálázható cloud-native adatarchitektúrák tervezése Databricks vagy MS Fabric platformokra
• Adatmodellek, sémák és tárolási minták kialakítása (lakehouse, Delta, Parquet)
• Batch és streaming adatok betöltési pipeline-jainak megtervezése
• ETL/ELT folyamatok és transzformációs stratégia meghatározása

• Adatforrások integrálása a vállalat új Data Lakehouse platformján
• Adatbetöltési folyamatok fejlesztése a Data Lakehouse platformon
• Skálázható adatfeldolgozó folyamatok fejlesztése és optimalizálása
• Adattranszformációk fejlesztése és optimalizálása