Senior python developer állások Budaörsön (it programozás, fejlesztés)

• Design, build, and maintain scalable ELT/ETL pipelines on AWS
• Develop and optimize data models and transformations in Amazon Redshift
• Implement and maintain CDC (Change Data Capture) ingestion pipelines
• Build orchestration workflows using AWS Step Functions

• 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).

• Ansible és Kubernetes szkriptek írása
• részvétel konténerizáció és Git alapú CI/CD folyamat létrehozásában, automatizálásban
• egyedi fejlesztésű rendszereknek a release menedzselése, adminisztrálása, átadása ügyfélnek és telepítés teszt környezetben
• kapcsolattartás ügyféllel

• Chunking and ingestion architecture with deterministic, validation-gated pipelines handling diverse enterprise document types with indexing and contextual enrichment
• Retrieval pipeline with vector search, BM25 hybrid retrieval, RRF re-ranking, embedding model selection and optimisation

• Ownership of data engineering features, architecture, and code quality
• Design, implementation, and maintenance of Databricks-based data pipelines and workflows
• Building and optimization of ETL/ELT processes using Apache Spark on Databricks

Az Agentic AI Platform célarchitektúrájának meghatározása és folyamatos karbantartása, beleértve az agent futtatási környezetet, az orchestrációt, az eszközintegrációt, az MCP-szervereket, a modellhozzáférést, a RAG-ot, a memóriakezelést, a guardrail megoldásokat, az observability-t és a fejlesztők...

• Az Agentic AI Platformhoz meghatározott szakterületi ontológiák, taxonómiák, tudásgráf-struktúrák és szemantikai elemek megvalósítása és karbantartása.
• Üzleti fogalmak és azok kapcsolatainak átalakítása géppel olvasható modellekké és validációs szabályokká.

• Az Agentic AI Platform vállalati integrációs rétegének kialakítása és továbbfejlesztése.
• MCP-szerverek és connectorok fejlesztése és üzemeltetése, amelyek szabványosított és szabályozott hozzáférést biztosítanak az AI-agentek számára a vállalati rendszerekhez és eszközökhöz.

Az Agentic AI Platform alapvető elemeinek kialakítása és továbbfejlesztése, beleértve az agent futtatási környezetet, az orchestrációt, a human-in-the-loop megoldásokat, a rendszerellenálló képességet, a RAG-infrastruktúrát, a tool registry-t és az életciklus-kezelési szolgáltatásokat....

• Elosztott rendszerek, mikroszervizek és felhőalapú infrastruktúrák teljes körű observability-jének kiépítése
• Teljesítmény, elérhetőség és stabilitás javítása cutting-edge eszközökkel és módszertanokkal
• Nagyvállalati környezetben előforduló problémák feltérképezése, hibakeresés és dokumentáció

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

• Supporting business and marketing decisions with data-driven solutions
• Developing predictive models, analytical insights, and generative AI tools
• Participating in generative AI projects including working with Large Language Models (LLMs) and GenAI

• Tervezés és üzemeltetés AI-ügynökök és automatizált delivery pipeline-ok infrastruktúráján OKD/OpenShift platformon
• Integráció LLM-alapú eszközök DevOps folyamatokba automatizált kódreview-k, tesztfuttatások és runbook-generálás kialakításával

• Designing, developing, and evaluating machine learning models on complex telecom and retail data
• Transforming high-volume datasets into production-ready solutions such as churn prediction models and point-of-sale fraud models

• 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

• Adatforrások integrálása és adatbetöltési folyamatok fejlesztése a vállalat új Data Lakehouse platformján
• Skálázható adatfeldolgozó folyamatok és adattranszformációk fejlesztése és optimalizálása
• Adatmodellek kialakítása és implementálása az üzleti és analitikai igények támogatására

• Integrációs megoldások tervezése és dokumentálása a legjobb gyakorlatok és vállalati irányelvek mentén
• Integrációs elvek és stratégiák formálása és fenntartása az Integration Architect csapattal együttműködve