Python programmer állások V. kerületben egyetemi végzettséggel

• 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.

• Kutatási, fejlesztési és termékfejlesztési feladatok önálló végrehajtása.
• Gépi tanulási modellek tervezése, megvalósítása és optimalizálása, mélytanulási módszerek alkalmazásával.
• Alapos irodalomkutatás, műszaki specifikációk összeállítása és részletes kutatási jelentések készítése.

• 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).

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....

• 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).

• Improvement of operational efficiency through process optimization, automation, and adoption of new technologies
• Understanding of the company's data warehouse and alignment of data flows with reporting requirements