Programozó állások Budaörsön (it programozás, fejlesztés)

• Collaborate with business stakeholders to identify opportunities and translate business challenges into actionable Data Science and AI use cases.
• Design, develop and evaluate machine learning models using statistical methods, supervised and unsupervised learning techniques.

• Day-ahead és intraday villamosenergia-kereskedési algoritmusok napi futtatása, felügyelete és technikai támogatása
• Algoritmikus trading workflow-k üzemeltetése, monitorozása, hibakeresése és továbbfejlesztése

• Develop, own, and execute the product roadmap in alignment with Chapter and Digital Factory strategy and roadmap.
• Translate the product roadmap features into detailed product requirements, including features, user stories, and acceptance criteria.

A cégcsoport üzleti folyamatainak és informatikai rendszereinek feltérképezése, felmérése az éttermek, cukrászdák és a catering egységei szintjén...

L3 support, incidents and problems, RCA, deployments/upgrades/patching, monitoring, automation, ITIL change management, security and data governance....

•Részvétel üzleti webes alkalmazásaink frontend tervezésében, fejlesztésében és továbbfejlesztésében •Új frontend technológiák kutatása és implementálása •Szoros együttműködés a projektcsapattal •Részvétel fejlesztői kultúránk építésében...

• 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).

• Vállalati adatarchitektúra kialakítása és fejlesztése,
• Adatforrások, adatfolyamok és integrációk tervezése,
• Adatmodellezési és ETL/ELT megoldások kialakítása,
• A Palantir adatplatform kihasználási lehetőségeinek feltárása és megvalósítása,

• Technológiai irányelvek és architekturális sztenderdek kialakítása és fenntartása;
• Rendszer- és alkalmazásarchitektúra tervezése a skálázhatóság, biztonság és teljesítmény figyelembevételével;
• Technológiai döntések támogatása és felülvizsgálata; új technológiák értékelése és bevezetése.

• 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

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

• Operate, govern, secure, and continuously improve the Azure Databricks platform, ensuring reliability, scalability, security, and cost efficiency.
• Manage Databricks workspaces, environments, account-level settings, identities, and platform access controls.

• Design and propose changes to current data systems including migration paths and modernization strategies for legacy architectures
• Define and evolve the target architecture for data platforms covering ingestion, storage, processing, and consumption layers

• Design, implement, and optimize compiler passes and transformations using LLVM/Clang or GCC
• Build and maintain robust toolchains
• Support new and complex architectures in compiler backends
• Work on architecture-agnostic and IR-level optimizations
• Work on silicon specific optimizations

• Building and optimizing inference pipelines for large-scale model serving
• Working with frameworks like PyTorch, TensorRT, and vLLM to deploy models efficiently
• Implementing and optimizing ML models using techniques such as quantization, kernel fusion, and efficient batching

• Building and maintaining simulation environments for mobile robotic perception and navigation
• Developing and integrating robotic behaviours and learning pipelines for reinforcement learning and motion planning in complex outdoor environments

• Egyedi webes alkalmazások fejlesztése változatos projekteken
• Új felhasználói funkciók fejlesztése TypeScript használatával
• Komponensek és frontend könyvtárak építése jövőbeni felhasználásra
• Prototípus fejlesztésekben részvétel
• Backend oldali fejlesztésben részvétel

• IT infrastruktúra architektúra jövőkép kialakítása
• IT stratégia megalkotásában való részvétel
• IT megoldás architektúrák megtervezése
• IT megoldás architektúrák véleményezése
• IT megoldás architektúrák kontrollja
• Új technológiák felderítése
• Új technológiák bevezetése
• Elavult technológiák kivezetése

• AI és AI agent alapú megoldások architektúrájának tervezése és felügyelete
• Üzleti igények felmérése, a megfelelő AI-megközelítés kiválasztása
• Prototípusok, PoC-k tervezése és bemutatása, a visszajelzések beépítése
• AI megoldások integrálása a meglévő vállalati rendszerekhez és adatforrásokhoz

• 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