Senior data engineer data automation d f m állás, munka

• IT-rendszerek funkcionalitásának biztosítása, a fejlesztések irányítása.
• Komplex üzleti problémák felismerése, az üzleti igények és folyamatok nagyfokú megértése, elemzése, vizualizálása
• Az üzleti terület igényeinek teljes mértékben megfelelő informatikai alkalmazások megtervezése

• Adatbázis ismeretek alapján lekérdezések megfogalmazása az egyes funkciók állapotára vonatkozóan.
• Fejlesztési feladatok koordinálása (szakma, IT, szállítók, minőségbiztosító, ITB).

• az egyetemi teljesítményindikátorok alakulását bemutató monitor-jelentések elemzése
• a felsőoktatásban használt statisztikai adathalmazok módszeres és rendszeres vizsgálata (OSAP, Felvételi)
• a Neptun tanulmányi rendszerben adat-lekérdezések készítése

• Vevői igények alapján az EDI (Electronics Data Interchange) rendszer fejlesztésének a támogatása, felügyelete;
• Kapcsolattartás a kommunikációs rendszer szolgáltatójával műszaki és technikai egyeztetések céljából;
• Belső tesztelések szervezése, koordinálása, tesztelésekben való részvétel;

• 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

• BI felületek fejlesztése: üzleti igények alapján Power BI riportok és dashboardok készítése (DAX, Power Query).
• Adattárház építés: Analysis Services (SSAS) adatbázisok tervezése, optimalizálása és üzemeltetése.

• Vállalati szintű üzleti alkalmazások értékelése, bevezetése és folyamatos fejlesztése szoros együttműködésben az üzleti területekkel,
• Kapcsolattartás a szoftverbeszállítókkal és külső partnerek koordinálása,

• Ügyféligények felmérése, megértése, fejlesztési feladatok specifikálása / user story-k írása
• Az üzleti igények közvetítése a fejlesztő csapatok felé
• A projektekhez tartozó üzleti, folyamatábrák és specifikációs dokumentációk elkészítése
• Munkavégzés ügyfélkörnyezetben, ügyfelekkel való kapcsolattartás

A projektek során, amibe bevonásra kerülsz lehetőséged lesz ügyféloldali pénzügyi folyamatokat megismerni, felmérni, optimalizálni, ezekre pénzügyi rendszereket specifikálni és konfigurálni; ...

Develop tools that enable large-scale forecasting and modelling of market sizes, market shares, and other key indicators across Statista's market insights coverage....

Work in cross-functional agile teams alongside data scientists, machine learning engineers, product managers, and industry experts to innovate with clients and consulting teams Develop new or enhance existing assets Design and build robust, modular, scalable, and secure data pipelines for machine...

Design and develop scalable data architectures for integrating our tailored and standard software solutions into our clients' environments, collaborating with professional services, software engineering and cloud operations....

Develop and maintain data architecture: create and manage robust data architectures that support high-volume, high-throughput SaaS applications, focusing on reliability and scalability....

Design, code, review and test assigned features and user stories, in accordance with the agile methodology employed by Diligent Collaborate with the product owner and engineering manager in the analysis and documentation of technical requirements and user stories for assigned features Assist with...

• Assess processes to identify improvement and automation opportunities.
• Collaborate with stakeholders and cross-functional teams to define actionable solutions.
• Define the needs for application and data landscape to enable automation and AI integration.

• Translate business needs into data and product requirements, prioritizing features based on impact and feasibility.
• Execute the roadmap for data generation, data science, and AI projects aligned with the digital R&D strategy.

• 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.

• Design, implement, and optimize data ingestion and transformation pipelines using Azure Databricks, Data Factory, and ADLS
• Apply automation to streamline and scale recurring data engineering tasks across the CDP

• Design, develop and maintain interactive Power BI reports and dashboards to support various business functions
• Implement automated reporting workflows based on predefined thresholds, alerts, and KPIs to proactively notify stakeholders of key business changes

• Lead and develop a team of data scientists, fostering a culture of curiosity, collaboration, and impact
• Design and implement new data products to support content personalization, audience segmentation, and churn prediction