Data science állások Budapesten (it programozás, fejlesztés)

• Design and build backend services and APIs supporting data ingestion, transformation, and delivery
• Own data storage and pipeline architecture including integration with streaming/event infrastructure
• Implement authentication and authorisation in line with cloud identity and access management approach

• Owning a revenue target across data, advanced analytics, and predictive AI
• Leading executive-level client conversations, joining deals early to diagnose the business problem, structure a solution, and build the ROI case

• Managing day-to-day operations of Databricks data pipelines, including monitoring, troubleshooting, and performance tuning
• Maintaining Delta Lake data layers (bronze / silver / gold), ensuring data availability, consistency, and smooth pipeline execution

• collaborating on the design and development of ML‑based applications and their backend components
• helping to select the most applicable solutions for a given business problem
• writing clean, efficient and well‑documented code
• contributing to our MLOps processes

• Building scalable, maintainable automation frameworks across frontend, backend, desktop, API, and data-driven systems
• Establishing testing patterns and best practices for long-term maintainability
• Developing and maintaining automated UI and end-to-end test suites using Playwright or Cypress

• 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

• Conceptual, architectural and system related planning of a structured requirements management system
• Carry out associated DevOps works, e.g.: CI/CD pipeline integration
• In collaboration with specialist Software Developer, develop code, using Gitlab / Gitlab Runners, Confluence REST API, and Python

• The CloudOps Engineer is responsible for availability for cloud platforms
• Respond, troubleshoot and resolve production alarms
• Communicate and troubleshoot operational issues supporting a complex environment
• Respond to cloud service outages and manage incident tickets

• Support the application and automation of quantitative techniques used to assess investment managers across various asset classes
• Assist with maintaining and updating data processes and analytical tools used in manager and portfolio analysis

• Design and architect SAP applications and data models, not just implement to spec
• Develop, enhance, and maintain code; lead code reviews and enforce coding standards across the team
• Own performance testing, optimization, debugging, and troubleshooting for complex scenarios

• statisztikai és gépi tanulási modellek fejlesztése, karbantartása és monitorozása
• piackutatások készítése
• adatvezérelt megoldások kidolgozása az értékesítés, kárrendezés, ügyfélkiszolgálás és termékterületek támogatására

• Design end-to-end cloud solutions supporting digital products and business initiatives.
• Translate business requirements into scalable, secure, and cost-efficient architectures.
• Drive cloud adoption, modernization, and architecture best practices across the Digital Factory.

• Preparation of manufacturer material data for maintenance business
• Access and research technical device information’s in manufacturers and suppliers data sources
• Compile the search result of data into Computacenter standardized system specifications

• Riportjaink pro aktív karbantartása és fejlesztése,javaslatok a folyamatos fejlesztésre a szakmai és üzleti igények alapján.
• Új standard és eseti jelentések létrehozása a felmerülő igények alapján.
• Jelentések generálása SAP Business One-ból, a felső vezetés konkrét kérdéseire adott válaszok érdekében.

• Conduct data quality assessments and audits across enterprise systems, primarily focusing on financial master data.
• Identify, document, and coordinate the resolution of data quality issues with business stakeholders, IT, and master data teams.

• Tesztkészletek kidolgozása, karbantartása és tesztelési eredmények elemzése
• Tesztkészletekhez köthető követelményspecifikáció elkészítése
• Egészséginformatikai szoftverek funkcionalitásának ellenőrzése és validálása
• Jegykezelői rendszerben belső és külső support tevékenységek elvégzése

• Hazai és nemzetközi ügyfeleink üzleti követelményeinek elemzése
• Felhasználói igények elemzése
• Technológiai megoldások egyeztetése a szervezeten belül
• A szoftverfejlesztéshez kapcsolódó technikai feladatok megfogalmazása
• Kereskedelmi rendszerek specifikációinak elkészítése

Enable and support market-led Data Management Risk assessments across agreed functions, systems or data domains, ensuring a consistent approach to evidence review, gap identification and remediation planning....

• Design, develop, deploy, monitor, scale, and troubleshoot ML and LLM-based systems that power shared AI services across the platform
• Build secure, high performance microservices and platform components on AWS, owning services end-to-end from implementation through deployment and production monitoring

• Fő feladatod lesz a biztosító pénzügyi és számviteli területeihez tartozó IT fejlesztési igények felmérése, elemzése, előkészítése és támogatása,
• üzleti és funkcionális követelményspecifikációk összeállítása.