Php home cee javascript jquery állások XXIII. kerületben (adatbázisszakértő)

• Laravel alapú belső rendszerek fejlesztése és üzemeltetése
• Backend funkciók tervezése, implementálása és optimalizálása
• API-k fejlesztése és integrálása
• Együttműködés a frontend csapattal

• learning state‑of‑the‑art new technologies
• acting as a team member in BI‑focused engagements

• Oracle adatbázis alapú rendszerek karbantartása, fejlesztése, tesztelése
• Tárolt eljárások és komplex SQL lekérdezések tervezése és implementálása
• Adatmodellek kialakítása és karbantartása
• Fejlesztési dokumentáció készítése
• Szoros együttműködés üzleti és IT szakértőkkel

• 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

• 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

Working on the design, development, and production of advanced digital solutions, ensuring seamless integration with existing infrastructure and adherence to enterprise architecture standards and robust delivery lifecycle processes. This includes leveraging expertise in various digital technologies...

• Ensure the quality of data across various domains (Security, Portfolio, Counterparty, Ratings, Benchmark, Analytics, Pricing) and within relevant systems.
• Perform assigned daily/monthly processes, escalating issues or determining solutions to remove obstacles for the team.

• Adatbázisok magas rendelkezésre állásának biztosítása, monitoring rendszerből érkező riasztások/hibák kezelése
• Oracle DB 11g - 19c Real Application Cluster üzemeltetése és DBA feladatok ellátása
• Adatbázis mentések kialakítása, karbantartása, mentések ellenőrzése, visszatöltési tesztek elvégzése

• 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,

• ORACLE és/vagy PostgreSQL adatbázisok telepítése, konfigurálása, frissítése, üzemeltetési szintű ismerete,
• Több lábas clusterek építése, üzemeltetése (RAC – DATAGUARD és/vagy PATRONI HA),
• Adatbázisok biztonsági megfelelősségének folyamatos felülvizsgálata, patch management,

• 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

• Power BI riportok és dashboardok fejlesztése és karbantartása
• Üzleti igények elemzése és technikai megvalósítása
• Adatmodellek és adatvizualizációk kialakítása
• PL/SQL alapú lekérdezések, tárolt eljárások és adattranszformációk fejlesztése
• Adatminőség és riportok validálása

• 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

Performing tasks related to the position....

• 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

• 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

• Managing and migrating ETL pipelines between various source systems
• Validating pipeline build success and output data quality
• Communicating with business stakeholders and SME's regarding their respective data domain