Software development engineer állások XIX. kerületben középiskolai végzettséggel

• Java alkalmazásszerverek (Weblogic, Glassfish, Websphere) napi működésének feltételeinek biztosítása banki környezetben (performancia, üzembiztonság, mentések, monitorozás)
• Weblogic, Glassfish és Websphere alkalmazásszerverek folyamatos üzemeltetése és monitorozása

Performing tasks related to the position....

• ORACLE/PostgreSQL/MariaDB adatbázisok telepítése, konfigurálása, frissítése (legalább egy terület üzemeltetési szintű ismerete)
• Adatbázis kiegészítők telepítése, kezelése,
• Több lábas clusterek építése, üzemeltetése (PATRONI HA / RAC – DATAGUARD / GALERA),

• Design, development, and optimization of core ML models, especially in Computer Vision and Deep Learning
• Development of efficient, scalable training and inference pipelines
• Mentoring junior ML engineers, reviewing code and sharing best practices

• elsődleges kapcsolattartó az ügyfelek és a megrendelő között
• zökkenőmentes együttműködés a társosztályokkal (értékesítés, tervezés, logisztika stb.)
• teljeskörű szolgáltatások nyújtása az ügyfelek részére
• ügyfélrendelések kezelése
• rendelésfelvétel
• szállítások nyomon követése

• Design and implementation of portfolio solutions for clients
• Ongoing management of portfolio solutions to meet client objectives and constraints
• Keeping up to date with client trends, industry news, events, research, and regulations

• Creation of 3D rigs for different types of objects, animals and characters
• Collaboration with visual effects supervisor and Lead CG to determine best technical and creative approaches
• Delivery of work within established project targets and high quality standards

• Active involvement in the software design and test of reference application processor firmware
• Low level software development, test and debug on various platforms including software models, development boards and shipping products

• Architect and lead the development of large-scale ML systems and model pipelines
• Introduce new ML systems such as traffic sign detection, building facade detection, and other computer vision-based solutions
• Define and drive the ML technical roadmap in alignment with company objectives

• Maintaining and evolving data structures
• Building new ETL flows and maintaining or improving existing ones
• Designing new data structures and data modelling concepts
• Ensuring data quality by verifying data consistency and accuracy
• Creating data validation methods

• Design, develop, deploy, monitor, scale, and troubleshoot ML and LLM-based systems that power shared AI services across the platform
• Build secure, high performance microservices and platform components on AWS, owning services end-to-end from implementation through deployment and production monitoring

• Shaping AWS-based cloud architectures and technical decisions for SaaS, PaaS, web application, and enterprise cloud environments
• Design and implementation of Infrastructure as Code solutions using Terraform, AWS CloudFormation, or Pulumi

• Participation in design, POCs and development of complex tasks
• Ensuring high-quality delivery by developers
• Collaboration with architects to communicate, align and implement architecture direction
• Alignment with other tech leads to ensure technical consistency

• Ownership of data engineering features, architecture, and code quality
• Design, implementation, and maintenance of Databricks-based data pipelines and workflows
• Building and optimization of ETL/ELT processes using Apache Spark on Databricks

• NAPI ÜZEMELTETÉSHEZ SZÜKSÉGES FELADATOK ELLÁTÁSA, HIBAJEGYEK KEZELÉSE,
• RENDSZER MONITOROZÁSA, MONITOROZÓ AUTOMATIKÁK RIASZTÁSAINAK FOGADÁSA,
• Részvétel a felmerülő problémák okának kiderítésében,
• Élesítések, telepítések elvégzése,
• Üzemeltetési dokumentációk naprakészen tartása

• Power BI riportok és dashboardok fejlesztése és karbantartása
• Üzleti igények elemzése és technikai megvalósítása
• Adatmodellek és adatvizualizációk kialakítása
• PL/SQL alapú lekérdezések, tárolt eljárások és adattranszformációk fejlesztése
• Adatminőség és riportok validálása

• Chunking and ingestion architecture with deterministic, validation-gated pipelines handling diverse enterprise document types with indexing and contextual enrichment
• Retrieval pipeline with vector search, BM25 hybrid retrieval, RRF re-ranking, embedding model selection and optimisation

• Resource account igénylése és összekötése namespacekkel
• Resource accountba kerülő komponensek megvalósítása RDS, APIk, S3, MSK, cognito, SES, private link endpoint és endpoint service nonprod és prod környezeteken
• RICE API kapcsolatok kialakítása

• Definition and development of system-level tests for high-end embedded computing systems
• Automation of test execution and evaluation through scripting in a CI environment
• Increase of test coverage by extending functional examples into comprehensive test suites

Performing tasks related to the position....