Python állások, munkák Budaörsön

• Új funkciók és termékek manuális és automatizált tesztelése
• Python alapú automatizált tesztek fejlesztése és karbantartása
• Regressziós tesztek végrehajtása és folyamatos bővítése
• Tesztesetek készítése új funkciókhoz az ügyfélhibák alapján
• Exploratory és use case alapú tesztelés

• közlekedésstatisztikai koncepciók, stratégiai tervek, valamint módszertani fejlesztések kidolgozásában, innovatív megoldásokban közreműködés (pl. elektromobilitás, mikromobilitás);
• közúti személyszállítási és légi szállítási statisztikai adat-előállítási folyamatok tervezése és végrehajtása;

• Komplex adatfeldolgozás és elemzés: különböző egyetemi adatforrások feldolgozása, összekapcsolása, összetett SQL-lekérdezések és elemzések készítése.
• Adatmodellezés: elemzési és riportolási célú adatmodellek, adatstruktúrák és számítási logikák megtervezése, kialakítása és továbbfejlesztése.

• Collaborate with business stakeholders to identify opportunities and translate business challenges into actionable Data Science and AI use cases.
• Design, develop and evaluate machine learning models using statistical methods, supervised and unsupervised learning techniques.

• Machine learning és computer vision megoldások fejlesztése járműfelismerési és közlekedési alkalmazásokhoz
• Modellek és adatfeldolgozási folyamatok tervezése, implementálása, tanítása és kiértékelése

kiemelt ügyfeleinkhez, vagy más nagyobb projektekhez kapcsolódó árajánlatok, tenderek előkészítése, kalkulációja, termékek beazonosítása...

PAM és identitásbiztonság: Vállalati PAM-megoldások (pl. CyberArk, BeyondTrust, Delinea) bevezetése, konfigurálása és karbantartása. Munkamenetek monitorozása, hitelesítő adatok automatikus cseréjének kezelése, biztonságos hozzáférési folyamatok és vészhelyzeti („break-glass”) hozzáférések kezelése....

• Vállalati adatarchitektúra kialakítása és fejlesztése,
• Adatforrások, adatfolyamok és integrációk tervezése,
• Adatmodellezési és ETL/ELT megoldások kialakítása,
• A Palantir adatplatform kihasználási lehetőségeinek feltárása és megvalósítása,

• Részvétel a Digitális felügyeleti főosztály munkájában különösen az alábbiak szerint:
• támogatott felügyeleti területek üzleti igényeinek felmérése;
• szoros együttműködés a támogatott felügyeleti területekkel;

• AI-Native Infrastructure: Modern, GPU-intenzív AI/ML keretrendszerek szoftveres alapjainak megtervezése és kiépítése.
• Deep Containerization: Komplex Docker image-ek faragása, kifejezetten GPU-kompatibilis, AI workload-specifikus erőforráskezelésre (NVIDIA-docker, CUDA optimalizáció).

Az első időszakban migrációs feladatokkal is: meglévő folyamatok és adatok átemelésével az új rendszerbe. Ezt szeretnénk nyíltan, előre jelezni. Idővel a fókusz fokozatosan a fejlesztésre helyeződik át....

• A marketing-, média-, kampány-, webanalitikai, kutatási és NTAK-adatok közötti összefüggések feltárása;
• Különböző adatforrások összekapcsolása és együttes marketing szempontú elemzése az NTAK/adatelemzési csapattal együttműködésben;

● Audiovizuális megoldások (Digital Media Signage, videókonferencia rendszerek) támogatása és tesztelése ● Ügyfélprojektekhez kapcsolódó integrációs fejlesztésekben való közreműködés ● Ügyféldemók és technikai bemutatók összeállítása, karbantartása ● Rendszerüzemeltetési és monitoring feladatok...

• CRM kampányok támogatása: célcsoport‑lekérdezések és leválogatások üzleti igények alapján
• Megvalósult kampányok eredményességének elemzése, összefüggések feltárása
• Rendszeres és ad hoc riportok készítése és működtetése
• Tulajdonosi és belső adatszolgáltatások előkészítésének támogatása

• Design and own the Azure Native Data & AI Platform architecture
• Lead Azure Databricks platform implementation and evolution
• Define enterprise data, analytics, ML and AI platform standards and best practices
• Design Lakehouse and Medallion architectures

• Új generációs szekvenálási (NGS) adatok – kiemelten archaikus DNS (aDNA) szekvenciák – bioinformatikai feldolgozása, minőségellenőrzése, igazítása (alignment) és variánsazonosítása.
• Archaikus DNS-re jellemző károsodási mintázatok (deamináció, DNS-fragmentáció) elemzése és szűrése (pl. mapDamage).

• 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.

• Meglévő alkalmazások és szolgáltatások megismerése, karbantartása és továbbfejlesztése
• Kisebb hibák feltárása és javítása
• Meglévő funkciók módosítása és új funkciók fejlesztése
• Frontend és backend oldali fejlesztési feladatok
• REST API-k használata és később fejlesztése

Az Agentic AI Platform célarchitektúrájának meghatározása és folyamatos karbantartása, beleértve az agent futtatási környezetet, az orchestrációt, az eszközintegrációt, az MCP-szervereket, a modellhozzáférést, a RAG-ot, a memóriakezelést, a guardrail megoldásokat, az observability-t és a fejlesztők...

• Dashboardok és riportok tervezése, fejlesztése és folyamatos karbantartása az üzleti igények támogatására
• Üzleti elvárások és folyamatok lefordítása jól strukturált adatmodellekre és könnyen értelmezhető vizualizációkra