Java software engineer állások Budapesten középiskolai végzettséggel

• Designing Target Technical Architecture for Customer requirements
• Development of Profound code
• Capabilities to introduce new relevant Technologies those benefit customer

• Alkalmazások end-to-end fejlesztése a backend logikától a felhasználói felületig.
• Rendszer skálázhatóságának tervezése és kivitelezése (ez lesz a legfontosabb új kihívásunk!).
• Új adatmodellek kialakítása és a meglévők finomhangolása.
• Rendszerelemzés és monitoring (Grafana, Graylog segítségével).

• Új rendszerek fejlesztése Spring Boot alapokon;
• rendszerek integrációja REST, SOAP és RabbitMQ alapon;
• részvétel rendszertervezésben, adatbázistervezésben;
• meglévő rendszerek karbantartása, modernizálása;
• junior fejlesztők mentorálása, szakmai támogatása;

• Üzleti és rendszerspecifikációk elemzése és felülvizsgálata a manuális kollégával.
• Tesztelési célok meghatározásában való aktív részvétel.
• Tesztelési terv készítése a kitűzött célok alapján.
• Teszt scriptek fejlesztése karbantartása, eredmények rögzítése, kiértékelése.

Ismerd meg a támogatási életciklust: Segíts a technikai jegyek kezelésében és megoldásában a 2. és 3. szintű támogatás keretében, és tanuld meg, hogyan lehet megfelelni az iparági szabványoknak megfelelő SLA-knak...

• napi üzemeltetéshez szükséges feladatok ellátása, hibajegyek kezelése
• rendszer monitorozása, monitorozó automatikák riasztásainak fogadása
• részvétel a felmerülő problémák okának kiderítésében
• rendszeres mentések felügyelete, karbantartása
• élesítések, telepítések elvégzése

• Development, optimisation, and maintenance of backend services using Java (Spring Boot)
• Contribution to design decisions for new and existing projects
• Deployment and scaling of applications in AWS (ECS, Lambda, S3, DynamoDB, etc.)

• Új backend alkalmazások és funkciók fejlesztése Java és kapcsolódó technológiák segítségével
• RESTful API-k tervezése és megvalósítása, amelyek hatékonyan kommunikálnak az adatbázisokkal
• A teljes fejlesztési életciklusban való aktív részvétel: tervezés, fejlesztés, tesztelés és telepítés

• Java alapú alkalmazások karbantartása, fejlesztése és optimalizálása
• Üzleti és technikai igények alapján önálló feladat priorizálás és végrehajtás
• Technikai dokumentációk készítése és frissítése
• Kapcsolattartás a fejlesztői csapatokkal, üzemeltetéssel és más érintett szereplőkkel

• Java alkalmazásszerverek napi működésének feltételeinek biztosítása banki környezetben (Welogic, Glassfish, Websphere)
• Weblogic, Glassfish és Websphere alkalmazásszerverek folyamatos üzemeltetése és monitorozása
• Teszt és fejlesztői környezetek elkészítése és üzemeltetése

• Új technológiák bevezetése
• Termékfejlesztési igények implementálása
• Rendszertervezés
• Tesztelés
• Dokumentálás
• Kapcsolódó alkalmazás- és interfészfejlesztésekben való együttműködés a társszervezőkkel
• Minőségbiztosítási feladatok támogatása

• Building the next generation of Workforce Management for the Deutsche Telekom Technology domain
• Working closely with POs, architects, and development/ops teams to support
• Developing and maintaining Camunda Spring Boot workers
• Applying bugfixes on backend
• Writing unit tests for new features

• Alkalmazások fejlesztése microservice architektúrában
• Funkcionális és nem-funkcionális követelmények technikai megvalósítása
• Felhőinfrastruktúra konfigurálása és karbantartása
• CI/CD pipeline-ok kialakítása
• Meglévő alkalmazások optimalizálása

• Design and build backend services and APIs supporting data ingestion, transformation, and delivery
• Own data storage and pipeline architecture including integration with streaming/event infrastructure
• Implement authentication and authorisation in line with cloud identity and access management

• Backend fejlesztés Java és Groovy nyelveken
• Doxis rendszer testreszabása és fejlesztése
• Integrációk kialakítása különböző enterprise rendszerekkel
• Hibakeresés, optimalizálás és folyamatos fejlesztés
• Ügyeleti részvétel tervezetten, előre egyeztetve

• Leading a small, senior engineering team building production LLM systems
• Shaping the technical vision for AI at Wise including architecture, evaluation, and integration of latest research into production
• Partnering closely with embedded Data Science, PM, Analyst and Prompt Engineering functions

• Design, build, and operate scalable data infrastructure
• Build and optimize scalable data warehousing and lakehouse solutions
• Ensure data integrity end-to-end
• Create and own robust ELT pipelines connecting multiple internal and external data sources

• Working in a product team enabling efficient automation for tens of thousands of policies
• Managing and executing ambiguous technical solutions with appropriate sense of urgency to deliver impact within the team

• Design, build, and maintain large-scale distributed data systems
• Develop data processing pipelines using technologies such as Spark and streaming solutions
• Work on systems that evaluate and ensure the quality and integrity of large-scale knowledge graphs

• Development, maintenance and enhancement of microservice-based applications using Java and Quarkus
• Operation and support of production environments running on Kubernetes
• Deployment automation, monitoring, troubleshooting and incident resolution