Data science állások, munkák it programozás, fejlesztés területen

• End-to-end AI solution ownership from problem definition through prototype validation and production support
• Partnership with product managers and business stakeholders to translate real-world problems into data science and AI initiatives

• Design and implement data fabric architecture across heterogeneous data sources and platforms
• Develop scalable ETL/ELT pipelines for batch and real-time data integration
• Integrate structured and unstructured data from databases, APIs, SaaS applications, data lakes, and enterprise systems

• Ensure the quality of data across various domains (Security, Portfolio, Counterparty, Ratings, Benchmark, Analytics, Pricing) and within relevant systems.
• Perform assigned daily/monthly processes, escalating issues or determining solutions to remove obstacles for the team.

• Design, build and deploy LLM-powered pipelines and autonomous agents
• Scope and deliver AI solutions with stakeholders
• Work with frameworks like LangChain
• Set best practices around MLOps and production-grade AI
• Mentor developers
• Contribute to internal knowledge-sharing

A nemzetközi felsőoktatási rangsorokhoz (különösen QS, Times Higher Education és egyéb nemzetközi rangsorok) kapcsolódó adatok elemzése, az eredményeket befolyásoló indikátorok és módszertanok folyamatos nyomon követése....

• Research, develop, implement, and test artificial intelligence algorithms to improve the quality and robustness of the static world model in automated vehicles
• Focus on road structure including lanes, curbs, and drivable trajectories

• Gyártási, termelési, pénzügyi és kontrolling kimutatások, KPI-riportok készítése és fejlesztése Power BI-ban, prezentálás a vezetőség és a társosztályok felé
• A forrásrendszerek adatszerkezetének feltérképezése és dokumentálása

• A Cégmenedzser termékfejlesztési programjában való aktív részvétel.
• az üzleti igények megértése és kvalifikálása
• egyedi fejlesztések üzleti relevanciájának elemzése
• követelményspecifikációk készítése
• kapcsolattartás az ügyfelekkel
• a felhasználói tesztekben való aktív részvétel

AI-driven vulnerability management. When frontier models can generate thousands of findings in a weekend, the bottleneck shifts from discovery to triage, verification, and remediation. We're building the pipeline that makes this sustainable....

• Meglévő webshopjaink folyamatos tesztelése • Hibaanalízis • Webshopjaink kezelése, nyomonkövetése • Idegen nyelvű weboldalaink tartalmi feltöltése • Kollégák munkájának segítése...

• Design, execute, and optimize in vitro toxicology assays
• Generate high-quality, reproducible experimental data to characterize safety liabilities
• Apply sound experimental design principles to ensure data fit for computational modeling

• Komplex adattárház és üzleti intelligencia igények felmérése, megoldások tervezése, megvalósításának szakmai koordinálása, kapcsolattartás az üzleti területekkel.
• Önálló BI megoldások, operatív és vezetői riportok tervezése és fejlesztése.

AI-driven vulnerability management. When frontier models can generate thousands of findings in a weekend, the bottleneck shifts from discovery to triage, verification, and remediation. We're building the pipeline that makes this sustainable....

• Client-facing communication
• Participation in pre-sales discussions
• Collaboration with sales and customer success teams
• Communication with clients' technical teams
• Solution design and delivery
• Design and configuration of data labeling and processing pipelines using Python-based tools

• Application development leadership
• Application implementation oversight
• Application monitoring and issue resolution
• Application maintenance management
• Application support provision
• Data validation against official sources
• Request management for data modification

• Business consulting and stakeholder management
• Solution design and AI orchestration
• Functional specifications and directives
• Test execution and quality assurance
• Issue solving and automated triage
• Risk mitigation and human context

• Design the behavioural telemetry event and entity-state schemas and write the instrumentation specification engineering builds against
• Own the measurement standard including canonical definitions, naming, field ownership, versioned change control across every business unit

• Design of behavioural telemetry including event and entity-state schemas and instrumentation specification
• Ownership of measurement standard including canonical definitions, naming, field ownership, and versioned change control

• Technical analysis to validate accuracy and produce data-driven results for clients
• Root cause analysis on process and data issues raised during implementation
• Design of detailed business processes and solutions in collaboration with client stakeholders

• Configuration of the P&P platform end to end, across both frontend and backend
• Tuning and optimization of forecast and attribution models to match client data and business logic
• Writing custom business logic in SQL, Python, or Go where standard configuration isn’t enough