Python developer állások XI. kerületben főiskolai végzettséggel

• Competitive Compensation package based on your experience and skills (Cafeteria, Mobile phone, 15% shopping discount in every Hungarian Tesco store)
• Annual private healthcare package
• Performance-based annual bonus
• Minimum of 25 paid leave days per year

Design and implement secure CI/CD workflows: Develop and maintain secure CI/CD workflows using industry best practices and standards. Ensure the security and integrity of the entire CI/CD pipeline, including code repositories, build systems, artifact repositories, and deployment mechanisms on MOL...

• a SOC által generált riasztások elemzése és értékelése
• jelentések készítése a feltárt problémákról
• a riasztási szabályrendszer ismerete és karbantartásának támogatása, SOC rendszerdokumentációk készítése
• együttműködés a SOC csapat tagjaival, eseti eszkaláció az L2 szint felé

• Monitoring security alerts, events, and activities across enterprise environments using security monitoring and detection platforms
• Investigating potential cybersecurity incidents and assisting with containment, remediation, and recovery activities

• Technical leadership and mentoring of data engineers
• Technical oversight for Databricks solutions
• Design and implementation of scalable ETL/ELT pipelines using Databricks, Python/PySpark, SQL, and Delta Lake

• Design, deploy, and manage scalable cloud and hybrid infrastructure environments with a primary focus on automation, reliability, and security
• Build and maintain Infrastructure-as-Code solutions using Terraform and other automation tools to provision and manage AWS and on-premises resources

• Analysis and research of cloud-native tools and frameworks for Google Cloud Platform solutions
• Support for the T-Systems Public Cloud Product Management Team in building and defining solutions

• System IP microarchitecture specification and design
• SystemVerilog RTL verification and debug
• Formal bring-up of non-trivial IP blocks to achieve required quality levels

• Development of dashboards
• Support of data integration
• Analytical investigations
• Identification of trends, risks and opportunities
• Development of reporting solutions
• Provision of data analysis, reporting and performance insight
• Improvement of reporting capability and automation

• Design and development of innovative AI solutions
• Collaboration with global technologists, data scientists, and industry experts
• Development of scalable data pipelines
• Building software products and services from the ground up
• Assessment of data landscapes and ensuring data quality

• Collaborate with business stakeholders to identify opportunities and translate business challenges into actionable Data Science and AI use cases.
• Design, develop and evaluate machine learning models using statistical methods, supervised and unsupervised learning techniques.

• Design and own the Azure Native Data & AI Platform architecture
• Lead Azure Databricks platform implementation and evolution
• Define enterprise data, analytics, ML and AI platform standards and best practices
• Design Lakehouse and Medallion architectures

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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;

• 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.

• 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

• CRM kampányok támogatása: célcsoport‑lekérdezések és leválogatások üzleti igények alapján
• Megvalósult kampányok eredményességének elemzése, összefüggések feltárása
• Rendszeres és ad hoc riportok készítése és működtetése
• Tulajdonosi és belső adatszolgáltatások előkészítésének támogatása