Senior python developer állások Budapesten (it programozás, fejlesztés)

• A Sales Igazgatóságot és a Sales Research csapatot támogatod üzleti döntések előkészítésében rövid‑ és középtávú elemzésekkel, adatalapú döntés‑előkészítéssel
• Elemzed az üzleti teljesítményt, feltárod a mögöttes okokat, és konkrét javaslatokat dolgozol ki a további lépésekre

• Owning and delivering complex C++ features across the full development lifecycle [design, implementation, review, maintenance]
• Driving code quality improvements and reducing technical debt through refactoring and pragmatic modernization

• Tapasztalat gépi látás vagy AI fejlesztésben
• Magabiztos C++ és/vagy Python tudás
• Analitikus gondolkodás és önálló problémamegoldás
• Innovatív szemlélet és csapatmunka
• Computer Vision / OpenCV
• Deep Learning / PyTorch
• 2D–3D képfeldolgozás
• CNN / Vision Transformer
• Robotika / ROS / ROS2
• C++ / Python

• Writing and maintaining Python-based automated system and regression tests
• Expanding automated regression coverage and improving stability of test execution
• Evaluating daily automated test results and handling failures
• Owning and driving system-level testing activities within a Scrum team

• Translate client needs into technical solutions 
• Design data-driven systems using Databricks and Azure 
• Build ingestion and transformation pipelines using SQL, Python, dbt 
• Automate data workflows 
• Participate in sprint planning and deliver reliable solutions 

• Design and maintain robust, scalable data architectures
• Build and optimize high‑performance data models for analytics
• Partner with business and engineering teams to shape data solutions end‑to‑end
• Lead data integration, transformation, and migration efforts

• Design and implement ETL processes
• Develop and maintain data pipelines to ingest, transform, and load data from various sources
• Ensuring development tasks to support new release of the project/solutions
• Support production issues, or requests
• Ensure data quality and integrity throughout the ETL lifecycle

• 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).

• Learn data engineering principles
• Learn to design and implement ETL processes and pipelines
• Work with SQL, Python and different programming languages and notebooks
• Learn Power BI report building, Data Bricks and various ETL tools

• Design and build Agentic AI systems (planner/executor patterns, tool calling, memory strategies)
• Adapt and deploy LLMs, including fine-tuning and optimizing performance
• Implement and improve RAG (retrieval-augmented generation) pipelines

• Keep our data pipelines healthy — monitor Databricks jobs daily and check infra health dashboards.
• Run predefined diagnostics and flag unusual behaviour with clear documentation.
• Do first‑level troubleshooting — reading logs, checking error codes, running SQL validations.

• Keep our data pipelines healthy — monitor Databricks jobs daily and check infra health dashboards.
• Run predefined diagnostics and flag unusual behaviour with clear documentation.
• Do first‑level troubleshooting — reading logs, checking error codes, running SQL validations.

• Learn Generative AI principles and models
• Learn Large Language Models, Natural language processing
• Work with Different generative AI Tools and uses
• Learn the LLMs, NLP fundamentals, Transformers, and attention mechanism
• Build Custom dataset for LLM, Build your own custom chatbot/AI bot/custom GPT

• You will be responsible for working with senior engineers and contributing to the immediate development and improvement of the Aladdin platform
• You will gain a broad understanding of the investment process as well as the capabilities and functionalities of Aladdin

• automatizálási projektekben való aktív részvétel, beleértve új munkafolyamatok tervezését és kialakítását
• szoftverek és fejlesztési feladatok teljes körű megvalósítása, valamint technikai specifikációk készítése

• Adatplatformok és adatfolyamatok tervezése, fejlesztése és üzemeltetése a fővárosi adatökoszisztéma igényei mentén
• Adatgyűjtési, -feldolgozási és -integrációs folyamatok kialakítása és fejlesztése, különböző forrásokból származó adatok egységes kezelése és hasznosíthatóvá tétele

Engaging with business & functional partners to understand business priorities, ask relevant questions and scope same into a analytical, data science solution document calling out how application of data science will improve decision making- In depth understanding of techniques to prepare the...

Automatizmusok és rendszerek dolgoznak a háttérben, de az irányt mi adjuk meg: rajtunk múlik, hogyan tervezzük, fejlesztjük és „tanítjuk” őket egy biztonságos, szabályozott környezetben....

• Design, implement, and maintain data warehouse solutions
• Build robust ETL pipelines to ingest and transform data from various sources into target storage (cloud, data lake, warehouse), ensuring data integrity

• Build and maintain internal tooling and UIs — workflow dashboards, content review interfaces, and evaluation visualization.
• Develop backend APIs using Typescript and Node.js that integrate with the agentic workflow platform.

• Define and execute test strategies across the full stack: backend APIs (FastAPI), frontend UIs, and agentic workflows.
• Define testing standards and frameworks that enable developers to own unit and integration test coverage, in line with a shift-left quality model.