Python programozó állások Budapesten (adatbázisszakértő)

• Adat töltések fejlesztése
• Mesterséges intelligencia modellek fejlesztésében részvétel
• Alkalmazás fejlesztésekben részvétel

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

• Dashboard development with Power BI to visualize sustainability data and metrics
• Data integration from various sources including internal databases, external APIs, and third-party platforms
• Client reporting with customized visual analytics solutions

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

• 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

• Főbb feladatok
• Termékfejlesztési kérdések lefordítása mérhető és elemezhető kutatási kérdésekké.
• A kérdés megválaszolásához szükséges adatok és adatforrások meghatározása.
• Külső, megvásárolt fogyasztói, piaci, retail, termékbevezetési, trend- és egyéb adatbázisok elemzése.

• 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

• Managing complex database systems within a global technology ecosystem
• Building and managing database hosting capabilities using Infrastructure as Code for all platform needs
• Building database infrastructure platforms with developers and providing guidance and tooling to handle distributed systems

• Ownership of data models and storage architecture behind AI systems across relational, graph, and retrieval-oriented data
• Building and operating APIs, backend services, and pipelines to keep data current and accessible

• Managing day-to-day operations of Databricks data pipelines, including monitoring, troubleshooting, and performance tuning
• Maintaining Delta Lake data layers (bronze / silver / gold), ensuring data availability, consistency, and smooth pipeline execution

• Delivery of complex data engineering projects individually or by leading small delivery teams
• Management of customer relationships alone or in collaboration with a Project Manager
• Support of pre-sales process
• Mentoring of more junior engineers
• Contribution to hiring best-in-class data talent

• 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

• Establish data feeds with custodian banks, data vendors, and other service providers
• Support senior leadership, clients, and the broader Data Team in executing analyses and providing data-driven answers to questions
• Fully automate and centralize existing data integration processes

• Maintaining and evolving data structures
• Building new ETL flows and maintaining/improving existing ones
• Designing new data structures and data modelling concepts
• Ensuring data quality by verifying data consistency and accuracy
• Creating data validation methods

• 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

Performing tasks related to the position....

• Operation, maintenance and scaling of database platforms handling terabytes of data
• Design of scalable, reliable database architectures for different workloads and availability requirements
• Support and optimization of databases including PostgreSQL on AWS RDS, ClickHouse, and YugabyteDB

• 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

• Technikai menedzsment és fejlesztés a csapat felhőalapú adatplatformján és adatmodellein Azure Databricks környezetben
• A Data-Driven Project Modelling (DPM) motor fejlesztése és karbantartása DevOps legjobb gyakorlatok szerint
• Üzleti logika adatmegoldássá történő átalakítása multinacionális csapatban

• Technical leadership post-sales for strategic customers in big data project design and implementation
• Identification and driving of new initiatives to turn data into actionable business value aligned with business goals