Php hell ci javascript jquery állások VII. kerületben (adatbázisszakértő)

• Azure, Databricks, SQL usage
• CI/CD, Terraform/IaC management
• Monitoring, logging, alerting
• Incident management, troubleshooting, root cause analysis
• Performance tuning, platform administration, and high availability

• Building and refining critical controls to prevent Wise customers from scams
• Driving backend and frontend for scam prevention and detection systems
• Delivering tangible, real-world impact by securing customers' money
• Accelerating product growth by raising automation levels

• Operate, govern, secure, and continuously improve the Azure Databricks platform, ensuring reliability, scalability, security, and cost efficiency.
• Manage Databricks workspaces, environments, account-level settings, identities, and platform access controls.

• Linux szerverek telepítése, konfigurálása, üzemeltetése és hibakeresése,
• Kubernetes-alapú konténerplatform kialakítása és üzemeltetése,
• Ceph-alapú elosztott tárolóinfrastruktúra kialakítása és működtetése,
• Blokk-, fájl- és objektumtárolási szolgáltatások biztosítása,

• Build, operate, and improve production data pipelines using Python, Airflow, Kubernetes, and related technologies
• Design scalable data pipelines and data models for growing data volumes and processing needs

• 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

• Nemzetközi és magyar piacon is meghatározó rendszer tervezésében és fejlesztésében való részvétel
• Meglévő alkalmazások továbbfejlesztése, új programrészek fejlesztése és tesztelése
• Részvétel az IT projektekben a tervezéstől a megvalósításig
• Hibák keresése és javítása
• Adatbázis tervezés és fejlesztés

• Design, maintain, and evolve robust, scalable data architectures aligned with business and digital transformation objectives
• Build and optimize high‑performance data models for analytics
• Act as a strategic partner to business and engineering teams to shape data solutions end‑to‑end

• Design, implement, and manage Azure cloud infrastructure to support Databricks and data platform workloads
• Build and maintain Azure resources including Resource Groups, VNets, Key Vaults, Storage Accounts, and Azure Active Directory (AAD) integrations

Web alapú vállalatirányítási rendszer fejlesztése...

• 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

• Technical leadership and mentoring of data engineers
• Technical oversight for Databricks solutions
• Design and implementation of scalable ETL/ELT pipelines using Databricks, Python/PySpark, SQL, and Delta Lake

• Design, develop, and implement complex, scalable Lakehouse solutions on the Databricks platform across major cloud environments (Azure, AWS, or GCP)
• Design, build, and optimize modular data pipelines using Delta Lake to ensure data efficiency, reliability, and quality

• Design and implement enterprise-scale data pipelines and advanced analytics dashboards
• Develop and optimize data ingestion, transformation, and modeling workflows across structured data environments and cloud-based platforms

• 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

• 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

• 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