Értékesítés állás, munka

• Adatforrások karbantartása és fejlesztése: Google Tag Manager és Google Analytics 4 mérések tesztelése, hibakeresés, új oldalak mérési struktúrájának implementálása
• BigQuery adatforrások kezelése: lekérdezések és riportforrások előkészítése

• Aktív szerepet vállal a projekt-előkészítési és értékesítés-támogatási (presales) feladatokban
• Részt vesz az ügyfelek ETL/ELT folyamatainak, adattárházának, adatbázisainak feltérképezésében 
• Közreműködik egy ügyfél oldali adatplatform alapjainak megtervezésében, felépítésében és fejlesztésében

• A Data & Analytics csapat szakmai és technológiai irányítása, a kollégák fejlesztése és támogatása.
• Folyamatos kapcsolattartás a belső megrendelőkkel (marketing, üzemeltetés, pénzügy) az igények pontos megértése és megvalósítása érdekében.

• Blazor alkalmazások fejlesztése és karbantartása
• Meglévő ASP.NET MVC webalkalmazások támogatása, fejlesztése
• Legacy rendszerek modernizálása
• Csapatmunkában való részvétel

• Adatkérések kiszolgálása, SQL-lekérdezések készítése és optimalizálása
• Belső riportok és dashboardok kialakítása Power BI segítségével
• DAX- és Power Pivot-alapú üzleti logikák megvalósítása
• Adatáramlások automatizálása Microsoft Power Automate eszközzel

• Develop and execute regional go-to-market strategies for AI solutions, tailored to CEE market dynamics.
• Build and maintain strong relationships with enterprise clients, understanding their business challenges and identifying AI opportunities.

• A feladatai hatékonyabb ellátása érdekében folyamatos önképzés, naprakész ismeretek szerzése a támogatott termékekről, rendszerekről, szolgáltatásokról
• Gyártói minősítéseinek megszerzése, szinten tartása, fejlesztése, kiszélesítése horizontális vagy vertikális irányban

• Identifying and monitoring risks extends to risk-related responsibilities in all departments of the entity
• Identifying and monitoring of risks and recording them in the global IT tools
• Acquaintance with relevant risk related policies and ensuring compliance with these rules, policies and procedures.

• Implementing business processes and enhancing existing ones based on business and technical requirements
• Thinking from both the user and business perspectives
• Running and maintaining scripted processes regularly

• Collaborate with the sales team to understand customer requirements and provide expert guidance on how our SaaS solutions can address their challenges.
• Conduct product demonstrations and presentations to potential customers, showcasing the features and benefits of our API.

• Lead technical discovery sessions to deeply understand and map complex merchant requirements.
• Design and present tailored payment solutions, clearly mapping Mollie's APIs and products to specific business needs.

implement and maintain software applications and IoT systems on AWS using Python, SQL, and Linux, and continuously optimize application performance and identify areas for improvement....

implement and productionise ML-based services on our AI- and big-data-platform Databricks, using Python, SQL and Linux....

Your focus will be on Cybersecurity consulting, information security, and risk assessment of processes, applications, systems, and IT infrastructures in banks and insurance companies...

Lead & Sponsor: Recruit, develop, and empower a high-performing forward deployed engineering team; act as executive sponsor on strategic accounts to ensure flawless delivery, customer enablement, and deliver clear business value....

• In your role as Project Manager, you will lead the business transformation in our Sales and Service organizations
• In these SAP and Salesforce rollout projects you ensure the seamless integration of our new global digital process platform across departments

• Formalize functional specifications. 
• Develop, configure, and customize Odoo modules in agreement with other owners and service providers. 
• Integrate APIs and other third-party systems. 
• Ensure the quality, performance, and security of developments. 

• Collaborate with cross-functional teams to define data requirements and ensure data quality
• Support the data engineering team in reconciling data between the new and the legacy systems
• Participate in monitoring, troubleshooting, and resolving data processing issues

• Design and lead development of AI products for business-specific use cases.
• Mentor and guide the software engineering team, setting clear technical directions and providing architectural oversight.

• Design, configure, and optimize interactions with LLMs through retrieval-augmented generation (RAG), and orchestration.
• Implement tool-calling patterns to integrate LLMs with SaaS tools and APIs.
• Leverage fine-tuning or parameter-efficient techniques for performance enhancement.