Python fejlesztő állások, munkák Budaörsön

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

• Ügyfeleink felhasználóinak támogatása (helpdesk, távoli és helyszíni support, GLPI jegykezelés)
• Windows kliens- és szerverkörnyezetek, Active Directory és Entra ID üzemeltetése, hibaelhárítás
• Microsoft 365 és Intune adminisztráció (felhasználók, licencek, eszközkezelés)

• Az Agentic AI Platformhoz meghatározott szakterületi ontológiák, taxonómiák, tudásgráf-struktúrák és szemantikai elemek megvalósítása és karbantartása.
• Üzleti fogalmak és azok kapcsolatainak átalakítása géppel olvasható modellekké és validációs szabályokká.

• 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

• Egyedi webes alkalmazások fejlesztése változatos projekteken
• Új felhasználói funkciók fejlesztése TypeScript használatával
• Komponensek és frontend könyvtárak építése jövőbeni felhasználásra
• Prototípus fejlesztésekben részvétel
• Backend oldali fejlesztésben részvétel

• új alkalmazások fejlesztése, aktív fejlesztői szerep az üzleti folyamatokat kiszolgáló korszerű – mesterséges intelligenciával támogatott – informatikai megoldások kialakításában;
• alkalmazások tervezése, fejlesztése és karbantartása, hatékony és skálázható kód előállítása;

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.

Agentic AI development: Design and implement autonomous and semi-autonomous AI workflows, including planning, task execution, tool integration, context management, and fault recovery....

• 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

• 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

• 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

• 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