Machine learning állások, munkák Budapesten

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

Lead the design, development, implementation, validation, and continuous improvement of automation systems that enhance Inventory Control processes and optimize material handling and material flow across manufacturing and warehouse operations including AMRs, AGVs, AGFs, and other autonomous...

• Contribution to test strategy and development of test plans for future Arm products
• Definition and improvement of test architecture for automated testing and validation
• Development of test cases for embedded Linux systems from first power on to end-to-end use cases

• Designing and developing backend services and APIs that support real-time data ingestion, transformation, and delivery
• Building scalable, low-latency, high-throughput systems capable of handling demanding performance requirements

• Leading the Front Office: Manage and supervise the Front Office team, ensuring an outstanding guest experience.
• Team Management: Oversee daily operations, support continuous team development, provide mentoring, and conduct performance evaluations.

• Development and improvement of computer vision algorithms for cricket tracking systems
• Building and enhancement of ball and player tracking solutions using multi-camera technology
• Contribution to multi-view geometry solutions to improve tracking accuracy

• Backend and frontend development with focus on high-performance and speed
• Cooperation with product team including UX, UI, and product management
• Building and coding backend in Node.JS and frontend in React in a complex web application
• Participation in and conducting code reviews

• Leading and developing the three-person QC function including workload planning, prioritization and performance management
• Defining daily and weekly QC priorities based on project deadlines, production capacity and quality risk

• Új üzleti partnerek felkutatása és megszólítása – telefonon, e-mailben, LinkedInen és személyesen
• Bemutatók és tárgyalások vezetése cégtulajdonosokkal, ügyvezetőkkel – az irodában, online és az ügyfélnél

EZEK LESZNEK A FELADATAID: • A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazási lehetőségeinek feltérképezése a szoftvertesztelés különböző területein: • Teszt dokumentáció generálás • Teszt forráskód generálás • Review automatizált elvégzése • Teszt riportok automatizált generálásának vizsgálata és...

• 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

• 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

• Build and operate deployment pipelines for AI services
• Deploy and operate model serving, batch scoring, and orchestration pipelines
• Partner with data scientists and applied AI engineers for system design and production deployment

• Adat töltések fejlesztése
• Mesterséges intelligencia modellek fejlesztésében részvétel
• Alkalmazás fejlesztésekben részvétel

• AI-first szoftverfejlesztési rendszer kialakítása a cégcsoportnál és az ügyfeleknél
• AI-alapú belső automatizálási lehetőségek kiaknázása
• Önállóan működő, profitábilis AI-üzletág felépítése
• SaaS-termékek piacra vitele és folyamatos fejlesztése
• ProdyAI CRM/ERP és TenderAI fejlesztésének irányítása

• 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).

• Megtervezed és a csapattal közösen felépíted az agentic AI-platformot, amelyre a fejlesztési munkafolyamatainkat alapozzuk.
• Coding agenteket és AI-toolchaineket integrálsz a meglévő C#/.NET és Vue.js ökoszisztémánkba, kialakítva az önálló és többagentű működés feltételeit.

• Build, operate, and improve production data pipelines using Python, Airflow, Kubernetes, and related technologies
• Design scalable data pipelines and data models for growing data volumes and processing needs

• Design and build scalable, high-performance distributed systems and microservices.
• Develop concurrent applications using robust multi-threaded architecture in Linux environments.
• Leverage AI developer tools like GitHub Copilot and Claude Code to accelerate the SDLC.

• Embedding in the daily life of up to three engineering teams: Customer Platform and Scoring
• Ensuring technical design alignment with SEON's architectural best-practices
• Ensuring security, scalability, and compliance in technical designs