Sql fejlesztő állások, munkák IV. kerületben

• Development and operation of data pipelines
• Building data layers in OneDataLake (ODL) Central Data Store Consumer (CDSC)
• Balancing business and IT demands to build modern and efficient pipelines in public cloud environments
• Integration of data preparations into managed processes

• Cobol alapú rendszerek fejlesztése és karbantartása
• Üzleti logika implementálása nagyvállalati környezetben
• Rendszerek működésének megértése és optimalizálása
• Hibakeresés és problémamegoldás
• Együttműködés modern technológiákkal dolgozó csapatokkal

• Design, develop, and implement complex, scalable Lakehouse solutions on the Databricks platform across major cloud environments (Azure, AWS, or GCP)
• Design, build, and optimize modular data pipelines using Delta Lake to ensure data efficiency, reliability, and quality

• Meglévő COBOL alapú rendszerek fejlesztése és karbantartása
• Üzleti igények implementálása legacy környezetben
• Hibakeresés és problémamegoldás éles rendszerekben
• Rendszerek modernizációjának támogatása
• Együttműködés üzleti elemzőkkel és fejlesztői csapatokkal
• Dokumentáció készítése és karbantartása

• Üzleti alkalmazások fejlesztése frontend- és backend-oldalon
• Fejlesztési feladatok szakmai vezetése és megvalósítása
• Új technológiai megoldások és fejlesztési javaslatok beépítése különböző rendszerekbe
• Meglévő fejlesztések támogatása, hibák felderítése és javítása

• Adattárház fókuszú elemzői, tervezői feladatok ellátása
• Fejlesztési igények felmérése, elemzése és rendszerezése
• Rendszerszintű funkcionális-, integrációs-, adatmodellt érintő követelmények meghatározása
• Megoldási módok megtervezése, logikai architektúrába való illesztése

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

• Development and fine-tuning of AI models including LLMs, Agentic AI, and Generative AI systems
• Building and deploying robust AI applications and services on cloud platforms
• Design and implementation of efficient AI pipelines from data preparation to model deployment and monitoring

• Ensuring high availability and stable operations
• Monitoring systems and handling alerts
• Opening, managing and coordinating incidents
• Executing planned maintenance tasks
• Keeping contact with providers and internal technical teams
• Troubleshooting application issues and outages using documentation

• Komplex nagyvállalati alkalmazások tervezése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások megvalósítása
• Komplex nagyvállalati alkalmazások fejlesztése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások tesztelése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások dokumentálása

• Data gathering from various organizational sources
• Design and implementation of data integration processes
• Collaboration with business stakeholders for reporting requirements
• Extraction, transformation, and loading (ETL) of raw data

Automatizálás és digitalizáció manuális hibakeresési, KPI-ellenőrzési és vizsgálati folyamatok kiváltásával okos, automatizált megoldásokkal és scriptekkel...

• Design, develop, and maintain backend services and APIs that support scalable cloud and on-prem systems
• Participation in architectural discussions, prototyping, and evaluating technical feasibility
• Optimization, testing, and continuous improvement of system performance and reliability

• 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

• Analysis and understanding of business, functional and technical requirements
• Coordination of testing activities within a Scrum Software Development Team
• Definition, maintenance and continuous improvement of the technical and conceptual testing framework

• 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

• Ownership of architecture and delivery of production-grade LLM systems and classical ML solutions
• Design, evaluation, and optimization of RAG pipelines including retrieval strategy, chunking, indexing, and monitoring

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

• Support and operate enterprise application environments
• Troubleshoot Linux, database, and application issues
• Perform migrations, upgrades, and system changes
• Work with Oracle/PostgreSQL, Apache, SSL/TLS, and SSO
• Communicate directly with international customers

• Development, maintenance, and support of cloud-based data operation infrastructure and production data pipelines
• Design, implementation, operation, and optimization of Azure data services and Databricks workloads