Python developer állás, munka

• Writing reusable, testable, and efficient code mainly in Python
• Delivering great user experience by the development of great user interfaces
• Handling security and data protection professionally and precisely
• Collaborative work to provide technical solutions and implement new software features

• A Data Science & Analytics üzletágunk projektjeiben, fejlesztéseiben részvétel változatos iparágakban
• Önálló statisztikai elemzési és modellezési feladatok megoldása (tervezés, becslés, fejlesztés, tesztelés, dokumentáció)

• Nagyméretű adatkészletek feldolgozását és elemzését támogató megoldások fejlesztése,
• Adatintegrációs, ETL/ELT- és adattranszformációs folyamatok kialakítása és optimalizálása,
• Data Lakehouse architektúrához kapcsolódó adatkezelési és feldolgozási megoldások fejlesztése,

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

• Build-from-zero applications
• Bridge machine learning and product
• AI-accelerated development
• Real-time visualization
• End-to-end delivery of early-stage applications

• Contribution to the development and implementation of the AI and digitalization roadmap for Procurement & Supply Chain
• Analysis of existing processes and identification of suitable AI use cases to improve efficiency, automate activities and strengthen knowledge management

• Oracle adatbázisok telepítése, konfigurálása, üzemeltetése és monitorozása Linux alapú HA környezetben, RAC architektúrában.
• Adatbázisok teljesítményének mérése, hangolása és optimalizálása (SQL lekérdezések és adatbázis-műveletek optimalizálása, kapacitástervezés)

• Csapatmunkában történő részvétel jó minőségű, hatékony üzleti alkalmazások létrehozásában
• A rendszertervezéssel kapcsolatos egyeztetési és dokumentációs feladatok ellátása
• Komponensek működési céljainak meghatározása, valamint a kimeneti követelmények és formátumok értékelése

• Building, operating and improving production data pipelines using Python, Airflow, Kubernetes and related technologies
• Designing scalable data pipelines and data models for growing data volumes and processing needs

● Audiovizuális megoldások (Digital Media Signage, videókonferencia rendszerek) támogatása és tesztelése ● Ügyfélprojektekhez kapcsolódó integrációs fejlesztésekben való közreműködés ● Ügyféldemók és technikai bemutatók összeállítása, karbantartása ● Rendszerüzemeltetési és monitoring feladatok...

• Leading and developing the three-person QC function including workload planning, prioritization and performance management
• Defining daily and weekly QC priorities based on project deadlines, production capacity and quality risk

• Writing production-quality, well-tested scraper code in Python
• Learning the architecture of the collection platform including scrapers, proxy layer, queues and enrichment API
• Debugging issues across multiple components using logging, monitoring and alerting tools

• 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

• Delivery of software releases on schedule with defined scope and quality
• Transition to continuous delivery
• Ensuring reliable operation of CI/CD pipelines and improving their efficiency
• Contribution to test strategy and coordination of its execution
• Development of test frameworks and automation tools

• Ownership of on-device inference
• Design and implementation of Android inference solutions
• Development and maintenance of native Android vision layer using C++ and Android NDK
• Creation of JNI bindings connecting native components to Kotlin application

• 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

• CI/CD-folyamatok tervezése, felépítése és üzemeltetése (Azure DevOps, GitLab CI, GitHub Actions vagy Jenkins)
• Infrastruktúra kezelése kód formájában (Terraform, Bicep/ARM, Ansible)
• Konténeres környezetek felépítése és üzemeltetése (Docker, Kubernetes / AKS)

• Implementation and maintenance of large-scale data pipelines and the Azure/Databricks data platform
• Building robust, scalable pipelines using Azure Databricks (PySpark / SQL)
• Design and enforcement of data architecture standards including Delta Lake / Lakehouse architecture and data modeling

• Embedding in the daily life of up to three engineering teams: Customer Platform and Scoring
• Ensuring technical design alignment with SEON's architectural best-practices
• Ensuring security, scalability, and compliance in technical designs

• Odoo-modulok fejlesztése és testreszabása Python 3, XML, HTML használatával
• Backend-szolgáltatások fejlesztése Java/Spring és Hibernate segítségével
• Külső rendszerek összekapcsolása REST- és XML-RPC-API-k segítségével
• Eseményalapú integráció az Apache Kafka segítségével