Ai állások, munkák it programozás, fejlesztés területen

• Kutatási, fejlesztési és termékfejlesztési feladatok önálló végrehajtása.
• Gépi tanulási modellek tervezése, megvalósítása és optimalizálása, mélytanulási módszerek alkalmazásával.
• Alapos irodalomkutatás, műszaki specifikációk összeállítása és részletes kutatási jelentések készítése.

• AI, Microsoft 365 és Copilot oktatások, workshopok szervezése és megtartása különböző felhasználói csoportok számára.
• Gyakorlati oktatási anyagok, videós útmutatók, segédletek és jó gyakorlatok kidolgozása, publikálása.

EZEK LESZNEK A FELADATAID: • A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazási lehetőségeinek feltérképezése a szoftvertesztelés különböző területein: • Teszt dokumentáció generálás • Teszt forráskód generálás • Review automatizált elvégzése • Teszt riportok automatizált generálásának vizsgálata és...

• Design, build and deploy AI agents and multi-agent pipelines for B2B clients across sales, support, and operations
• Architect integrations between LLM layers, voice AI (VoIP/SIP), CRMs, and business workflows

• Design and build artificial intelligence and machine learning solutions for enterprise clients
• Operationalize AI and machine learning solutions combining custom models with cloud and third-party AI services
• Assess client needs and data for AI/ML solutions

• Build and operate deployment pipelines for AI services
• Deploy and operate model serving, batch scoring, and orchestration pipelines
• Partner with data scientists and applied AI engineers for system design and production deployment

• AI-first szoftverfejlesztési rendszer kialakítása a cégcsoportnál és az ügyfeleknél
• AI-alapú belső automatizálási lehetőségek kiaknázása
• Önállóan működő, profitábilis AI-üzletág felépítése
• SaaS-termékek piacra vitele és folyamatos fejlesztése
• ProdyAI CRM/ERP és TenderAI fejlesztésének irányítása

• AI-Native Infrastructure: Modern, GPU-intenzív AI/ML keretrendszerek szoftveres alapjainak megtervezése és kiépítése.
• Deep Containerization: Komplex Docker image-ek faragása, kifejezetten GPU-kompatibilis, AI workload-specifikus erőforráskezelésre (NVIDIA-docker, CUDA optimalizáció).

• Megtervezed és a csapattal közösen felépíted az agentic AI-platformot, amelyre a fejlesztési munkafolyamatainkat alapozzuk.
• Coding agenteket és AI-toolchaineket integrálsz a meglévő C#/.NET és Vue.js ökoszisztémánkba, kialakítva az önálló és többagentű működés feltételeit.

• Komplex LLM-, RAG- és agentikus AI-megoldások célarchitektúrájának megtervezése, szakmai irányítása és produkciós bevezetése.
• Coding agent skillek, MCP-szerverek, agent harness és runtime komponensek, routing-, memory-, tool- és evaluációs megoldások kialakítása.

• End-to-end LLM-, RAG- és agentikus AI-megoldások megtervezése, fejlesztése, tesztelése és produkciós bevezetése.
• Coding agent skillek, MCP-szerverek, promptkomponensek, subagentek és többlépéses workflow-k kialakítása; agent harness komponensek fejlesztése.

• LLM-, RAG- és agentikus AI-megoldások fejlesztése, tesztelése és értékelése.
• Coding agent skillek, MCP-szerverek és többlépéses workflow-k kipróbálása; tapasztalattól függően agent harness komponensek fejlesztése.

Agentic AI development: Design and implement autonomous and semi-autonomous AI workflows, including planning, task execution, tool integration, context management, and fault recovery....

• Design and own the Azure Native Data & AI Platform architecture
• Lead Azure Databricks platform implementation and evolution
• Define enterprise data, analytics, ML and AI platform standards and best practices
• Design Lakehouse and Medallion architectures

• Develop and execute SEO strategies (on-page, off-page, technical) to improve organic visibility and rankings
• Conduct keyword research and competitor analysis to identify growth opportunities
• Create and optimize high-quality, SEO-friendly content aligned with search intent and brand voice.

• Design and build scalable, high-performance distributed systems and microservices.
• Develop concurrent applications using robust multi-threaded architecture in Linux environments.
• Leverage AI developer tools like GitHub Copilot and Claude Code to accelerate the SDLC.

• Build and maintain Azure Databricks solutions
• Develop scalable ETL/ELT pipelines
• Implement and optimize Lakehouse solutions
• Develop Spark applications
• Develop reusable data and AI platform components
• Build and maintain MLOps pipelines using Azure Databricks
• Automate platform, data and ML deployments

• Contribution to the development and implementation of the AI and digitalization roadmap for Procurement & Supply Chain
• Analysis of existing processes and identification of suitable AI use cases to improve efficiency, automate activities and strengthen knowledge management

• Üzleti folyamatok, kivételek, adatforrások és jogosultságok feltérképezése; műszaki tervek, adatmodellek és adatszerződések kialakítása.
• AI-integrációk, ASP.NET Core szolgáltatások, háttérfolyamatok, REST/gRPC kapcsolatok és üzenetalapú megoldások fejlesztése.

• Meglévő, AI-eszközökkel fejlesztett belső rendszereink megismerése és átvétele.
• A rendszerek hibáinak feltárása és javítása, továbbfejlesztése, valamint biztonságos és hosszú távon fenntartható működésük biztosítása.