Python programmer állások Budapesten (adatbázisszakértő)

• Making architectural decisions and conducting code reviews,
• Mentoring junior developers and leading the team,
• Designing and building scalable AI data pipelines,
• Developing LLMs (Large Language Models) and AI agent systems,
• Efficiently processing large volumes of data using Python,

• Adatmigrációs folyamatok áttekintése, fejlesztések kivitelezése
• SQL, PowerShell, Python programozói feladatok ellátása
• Üzleti folyamatok feltérképezése, hatékonyságának javítására való javaslattétel
• Fejlesztési specifikációk elkészítése, fejlesztési dokumentáció
• Ellenőrző, támogató riportok készítése

• A Sales Igazgatóságot és a Sales Research csapatot támogatod üzleti döntések előkészítésében rövid‑ és középtávú elemzésekkel, adatalapú döntés‑előkészítéssel
• Elemzed az üzleti teljesítményt, feltárod a mögöttes okokat, és konkrét javaslatokat dolgozol ki a további lépésekre

• Translate client needs into technical solutions 
• Design data-driven systems using Databricks and Azure 
• Build ingestion and transformation pipelines using SQL, Python, dbt 
• Automate data workflows 
• Participate in sprint planning and deliver reliable solutions 

• üzleti és technikai adatforrásokból származó adatok összegyűjtése, tisztítása és strukturálása
• adatmodellek kialakítása (DWH szemlélettel), adatstruktúrák felépítése
• komplex SQL lekérdezések és adattranszformációk készítése, teljesítményoptimalizálása

• ETL folyamatok tervezése, fejlesztése, optimalizálása
• Adatáramlási rendszerek üzemeltetése és finomhangolása
• Skálázható adattárházak és adatpiacok kialakítása
• Logikai és fizikai adatmodellek létrehozása
• Sémadefiníciók karbantartása, fejlesztése
• Interaktív műszerfalak és riportok készítése

• 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

• Design and implement ETL processes
• Develop and maintain data pipelines to ingest, transform, and load data from various sources
• Ensuring development tasks to support new release of the project/solutions
• Support production issues, or requests
• Ensure data quality and integrity throughout the ETL lifecycle

• End-to-end AI/ML alkalmazások fejlesztése és üzemeltetése: fejlesztés → üzembe helyezés → éles üzem támogatása
• Modell - és adatpipeline - ok felépítése több adattípusra: táblázatos adatok, NLP, képfeldolgozás, idősorok, online learning területeken

• Design and maintain robust, scalable data architectures
• Build and optimize high‑performance data models for analytics
• Partner with business and engineering teams to shape data solutions end‑to‑end
• Lead data integration, transformation, and migration efforts

• 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

• Adatplatformok és adatfolyamatok tervezése, fejlesztése és üzemeltetése a fővárosi adatökoszisztéma igényei mentén
• Adatgyűjtési, -feldolgozási és -integrációs folyamatok kialakítása és fejlesztése, különböző forrásokból származó adatok egységes kezelése és hasznosíthatóvá tétele

Design and implement Data Pipelines in Snowflake Develop ingestion pipelines from various sources via Snowpipe and other means Create data transformations with SQL, Python, PaaS and 3rd party tools such as dbt Optimize existing pipelines and transformations for cost, load time, and maintainability...

Design, develop, and implement complex and scalable data solutions on the AWS cloud platform Design, build, and optimize data pipelines to ensure efficiency and reliability Write clean, efficient, and maintainable SQL and Python code Develop and maintain shell scripts to support automation Utilize...

• Define early-stage design patterns and usage frameworks for Databricks and AI-enabled analytics capabilities 
• Enterprise data models and architectural patterns that guide IT-built pipelines in Databricks 

Design and Implementation of Modern Data Architectures and Lakehouse Solutions Technical Leadership Throughout the Project Lifecycle Collaboration with Business Stakeholders Creation of Effort Estimations and Technical Expertise During the Pre-Sales Phase Mentoring of 3-6 Person Project Teams...

Building and optimizing scalable data warehousing and lakehouse solutions Creating and owning robust ELT pipelines connecting multiple internal and external data sources Designing and implementing data models aligned with industry best practices Contributing to architectural decisions with...

Technical leadership post-sales for strategic customers in big data project design and implementation Identification and driving of new initiatives to turn customer data into actionable business value aligned with business goals Architecting production-level workloads including performance testing...

Design, develop, and optimize scalable data pipelines for processing large-scale structured and unstructured data Ensure reliability, performance, and scalability of data systems Build solutions to handle real-time streaming data from multiple sources Develop and manage knowledge graph data...

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 Design and management of data lakes and Lakehouse...