Software development engineer állások XII. kerületben középiskolai végzettséggel

• Magas szintű technikai és üzleti tanácsadás ügyfelek számára az Atlassian termékekkel és saját fejlesztésű megoldásokkal kapcsolatban
• Ügyfelek üzleti és IT folyamatainak felmérése
• Komplex megoldások tervezése, bevezetése és minőségbiztosítása

• Management and support of Linux servers and RedHat container platforms (OpenShift/Kubernetes)
• Automation of deployment pipelines and system configurations
• Troubleshooting and provision of 2nd and 3rd line support
• Monitoring of system performance and capacity

• Kutatás és Fejlesztési projektek végigkövetése a tervezéstől az átadásig
• Beágyazott vezérlők programozása C nyelven
• Prototípus berendezések beüzemelése
• Prototípus berendezések tesztelése
• Gépész-, villamos- és mechatronikai mérnökökkel való együttműködés
• Dokumentáció írás angolul és magyarul

• 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

• Real-Time Decision Making Using Machine Learning For Risk Assessments
• Enabling Risk Infrastructure For Instant ACH Feature
• Cross-Functional Collaboration With Software Engineers, Data Analysts, And Data Scientists

• Testing new products using latest technologies
• Contributing towards test coverage from manual to automated tests
• Developing quality methodologies, testing strategies and plans
• Communicating with stakeholders and reporting issues

• Odoo-modulok fejlesztése és testreszabása Python 3, XML és HTML használatával
• Backend-szolgáltatások fejlesztése Java/Spring és Hibernate segítségével
• Külső rendszerek összekapcsolása REST- és XML-RPC-API-k segítségével
• Eseményalapú integráció az Apache Kafka segítségével

• Design, develop, and implement complex and scalable data solutions on the AWS cloud platform
• Design, build, and optimize data pipelines to ensure efficiency and reliability
• Write clean, efficient, and maintainable SQL and Python code
• Develop and maintain shell scripts to support automation

• Fullstack fejlesztés komplex, elosztott logisztikai rendszerben
• Üzleti igények egyeztetése és backlog kezelése
• Backend komponensek tervezése és implementálása
• Frontend komponensek tervezése és implementálása
• Integrációk kialakítása külső rendszerekkel API-first megközelítésben

• Új technológiák bevezetése
• Termékfejlesztési igények implementálása
• Rendszertervezés
• Tesztelés
• Dokumentálás
• Kapcsolódó alkalmazás- és interfészfejlesztésekben való együttműködés a társszervezőkkel
• Minőségbiztosítási feladatok támogatása

• Build And Operate Multi-Cluster Containerized Environments Across Cloud Platforms
• Create End-To-End CI/CD Pipelines For Cloud-Native Applications And Machine Learning Workloads
• Lead Cost-Optimization And FinOps Initiatives For GPU, Storage And Data-Egress Spend

• Design and implement modern data architectures and lakehouse solutions
• Provide technical leadership throughout the project lifecycle
• Collaborate with business stakeholders
• Create effort estimations and provide technical expertise during the pre-sales phase
• Mentor 3-6 person project teams

Performing tasks related to the position....

• Orvostechnikai eszközök kiberbiztonsági architektúrájának támogatása secure-by-design szemlélet mentén
• Rendszerszintű kiberbiztonsági elvárásokból származtatott folyamatok és fejlesztési megoldások definiálása dokumentálása és karbantartása

• End-to-end implementation of data pipelines and GenAI applications on Databricks
• Design and maintenance of CI/CD, model serving, monitoring, and evaluation frameworks for AI production reliability
• Tuning of complex Spark jobs and LLM inference patterns for performance optimization

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

• Experience in different Data Science topics
• Independent delivery of Data Science projects with e2e product-oriented mindset
• Direct engagement with clients to understand business objectives and translate into technical requirements
• Leading pre-sales technical discussions

• 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

• 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

• Implementation and maintenance of large-scale data pipelines and the Azure/Databricks data platform
• Collaboration with the Architect in design discussions and proposals
• Building robust, scalable pipelines using Azure Databricks (PySpark / SQL)