Python programmer állások XII. kerületben középiskolai végzettséggel

• Komplex AI megoldások fejlesztése ügyfelek számára
• RAG alapú megoldások fejlesztése Python/LangChain vagy Java/Spring AI technológiákkal
• Open source LLM-ek integrálása ügyfélrendszerekbe cloud és on-premise környezetben Kubernetes használatával

• Design and implement pipelines to ingest, clean, and transform data into Data Lakes and Data Warehouses
• Active monitoring and optimization of pipelines for performance and cost
• Configuration of pipeline deployments and management of environment settings using IaC tools and CI/CD

• End-to-end penetration testing engagements across web applications, APIs, cloud environments, kubernets, binary applications and internal/external infrastructure
• Simulation of real-world attacks to identify security risks before they become threats

• Lead the design and implementation of scalable data pipelines and Lakehouse architectures
• Act as the design authority
• Solve the hardest technical challenges including optimizing high-load streaming pipelines, debugging complex Spark jobs, and designing generic frameworks

• Experience in different Data Science topics including machine learning, LLM, deep learning
• Independent delivery of Data Science projects with e2e product-oriented mindset
• Direct engagement with clients to understand business objectives and translate into technical requirements

• Writing clean, maintainable Python code and automation scripts (bash/shell)
• Building CI/CD pipelines and deployment automation for AI systems
• Creating infrastructure as code and configuration management solutions (terraform)
• Developing APIs, microservices, and event-driven architectures

Ownership of detection capabilities from idea to customer impact across the AI/ML detection portfolio including threat similarity search, URL reputation, image-based phishing and brand-spoofing detection, web threat classification, and content classification...

• Tesztmenedzsment feladatok vezetése a teljes tesztfolyamat szakmai kísérésével az igényfelméréstől a riportolásig
• Követelményanalízis fejlesztőkkel, üzemeltetőkkel és más érintettekkel közösen
• Tesztstratégiák tervezése és tesztelési lépések meghatározása és követése

• Implementation and improvement of business objects for mobile network infrastructure in backend systems up to the API layer
• Development and maintenance of business objects including data models, backend logic, and APIs

• Alkalmazások üzemeltetése és továbbfejlesztése virtualizált szerverkörnyezetben
• Komplex rendszerkörnyezet adminisztrációja és optimalizálása (elsősorban Linux, kiegészítve Microsoft technológiákkal)
• Alkalmazások biztonságos és hatékony éles környezetbe juttatása

• On-premise IT infrastruktúra üzemeltetése, támogatása és folyamatos fejlesztése
• Linux alapú rendszerek adminisztrációja
• Kubernetes klaszterek adminisztrációja
• Middleware komponensek adminisztrációja
• Automatizációs feladatok megvalósítása és karbantartása

• Consult requestor regarding new demands and transform them into technical requirements for the SAP BW Dev team
• Consult SAP BW users on how to optimize SAP BW usage
• End user documentation in YAM / myWiki
• Support PM/PO SAP BW in PI Planning and execution during sprints

• Design and run Kubernetes environments optimized for AI inference, retrieval, experimentation, and agent execution in secure or isolated settings
• Deploy and operate open-source or open-weight model stacks, model gateways, vector databases, and supporting platform components

• Management of end-to-end software release process including branch management, software version control, release note documentation, and communication with internal and external collaborators
• Driving release automation by enhancing CI/CD pipelines and defect logging and tracking for releases

• Building, configuring and maintaining bare metal hosts and Kubernetes clusters to run GPU/AI workloads
• Designing and operating NVIDIA AI related software stack (Slurm, Run AI)
• Providing customized application support for AI related workloads

• Qualification and validation testing of network hardware and software
• Functional, integration, and regression testing for IP/MPLS-based services
• Validation of VPN services running on LER/CPE platforms
• Testing and qualification of IP Backbone components and Route Reflector functionality

• Build and maintain dataset ingestion, cleaning, and versioning pipelines
• Design and operate labeling workflows including quality control and inter-annotator agreement tracking
• Own dataset testing including coverage analysis, class balance, leakage detection, and dataset documentation

• Technology architect with T Cloud Public hands-on experience
• Deep expertise in public cloud architecture
• Strong understanding of VPC networking
• Strong understanding of IAM & federation
• Strong understanding of cloud security architecture
• Strong understanding of Kubernetes & container platforms

• CI/CD pipeline-ok kialakítása, fejlesztése és karbantartása
• Deployment és release folyamatok automatizálása
• Cloud infrastruktúrák üzemeltetése és optimalizálása
• Konténerizált környezetek kezelése (Docker, Kubernetes/OpenShift)
• Monitoring, logging és alerting rendszerek kialakítása és üzemeltetése

• Design and develop scalable cloud security automation solutions across multi-cloud environments
• Build and maintain platform services using modern engineering practices and a code-first approach
• Own and enhance CI/CD pipelines that enable secure, reliable and efficient delivery