Python állások, munkák Budaörsön

Az Agentic AI Platform alapvető elemeinek kialakítása és továbbfejlesztése, beleértve az agent futtatási környezetet, az orchestrációt, a human-in-the-loop megoldásokat, a rendszerellenálló képességet, a RAG-infrastruktúrát, a tool registry-t és az életciklus-kezelési szolgáltatásokat....

• Technológiai irányelvek és architekturális sztenderdek kialakítása és fenntartása;
• Rendszer- és alkalmazásarchitektúra tervezése a skálázhatóság, biztonság és teljesítmény figyelembevételével;
• Technológiai döntések támogatása és felülvizsgálata; új technológiák értékelése és bevezetése.

• Az Agentic AI Platform vállalati integrációs rétegének kialakítása és továbbfejlesztése.
• MCP-szerverek és connectorok fejlesztése és üzemeltetése, amelyek szabványosított és szabályozott hozzáférést biztosítanak az AI-agentek számára a vállalati rendszerekhez és eszközökhöz.

• IT infrastruktúra architektúra jövőkép kialakítása
• IT stratégia megalkotásában való részvétel
• IT megoldás architektúrák megtervezése
• IT megoldás architektúrák véleményezése
• IT megoldás architektúrák kontrollja
• Új technológiák felderítése
• Új technológiák bevezetése
• Elavult technológiák kivezetése

• 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

• Design, build and deploy AI agents and multi-agent pipelines for B2B clients across sales, support, and operations
• Architect integrations between LLM layers, voice AI (VoIP/SIP), CRMs, and business workflows

• AI és AI agent alapú megoldások architektúrájának tervezése és felügyelete
• Üzleti igények felmérése, a megfelelő AI-megközelítés kiválasztása
• Prototípusok, PoC-k tervezése és bemutatása, a visszajelzések beépítése
• AI megoldások integrálása a meglévő vállalati rendszerekhez és adatforrásokhoz

• Elosztott rendszerek, mikroszervizek és felhőalapú infrastruktúrák teljes körű observability-jének kiépítése
• Teljesítmény, elérhetőség és stabilitás javítása cutting-edge eszközökkel és módszertanokkal
• Nagyvállalati környezetben előforduló problémák feltérképezése, hibakeresés és dokumentáció

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

• Design, implement, and optimize compiler passes and transformations using LLVM/Clang or GCC
• Build and maintain robust toolchains
• Support new and complex architectures in compiler backends
• Work on architecture-agnostic and IR-level optimizations
• Work on silicon specific optimizations

• 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

• Building and optimizing inference pipelines for large-scale model serving
• Working with frameworks like PyTorch, TensorRT, and vLLM to deploy models efficiently
• Implementing and optimizing ML models using techniques such as quantization, kernel fusion, and efficient batching

• Building and maintaining simulation environments for mobile robotic perception and navigation
• Developing and integrating robotic behaviours and learning pipelines for reinforcement learning and motion planning in complex outdoor environments

•Working closely with Test Engineers and Developers to understand product requirements and ensure high quality in releases •Testing Siemens SIMATIC S7 PLC and HMI product families’ engineering systems and hardwares •Executing test cases (manual and/or automated) and analyzing results •Writing and...

• Chunking and ingestion architecture with deterministic, validation-gated pipelines handling diverse enterprise document types with indexing and contextual enrichment
• Retrieval pipeline with vector search, BM25 hybrid retrieval, RRF re-ranking, embedding model selection and optimisation

• Ansible és Kubernetes szkriptek írása
• részvétel konténerizáció és Git alapú CI/CD folyamat létrehozásában, automatizálásban
• egyedi fejlesztésű rendszereknek a release menedzselése, adminisztrálása, átadása ügyfélnek és telepítés teszt környezetben
• kapcsolattartás ügyféllel

• AI-alapú alkalmazások és szolgáltatások fejlesztése Pythonban
• Nagy nyelvi modellek (LLM) integrálása vállalati rendszerekbe
• API-k és újrafelhasználható komponensek építése az AI-megoldásokhoz
• RAG-megoldások és AI-agentek fejlesztése saját infrastruktúrán

• 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

• Operational efficiency improvement through process optimization, automation, and adoption of new technologies
• Understanding the company's data warehouse and aligning data flows with reporting requirements
• Development and maintenance of reports and data-driven solutions using Power BI and Google Sheets

• On-prem és felhős infrastruktúra (Windows Server, VMware, Azure) napi szintű üzemeltetése és naprakészen tartása (patch telepítések, frissítések)
• Virtualizációs környezet (VMware) adminisztráció és optimalizálás
• Microsoft alapú infrastruktúra (AD, DNS, DHCP, GPO) működtetése