Python programozó diákmunka állás, munka

• Writing reusable, testable, and efficient code mainly in Python
• Mastering the integration of user-facing elements developed by front-end developers with server side logic
• Integration of data storage solutions
• Handling security and data protection professionally and precisely

• Algorithm design and implementation for processing and analyzing sensor data from LiDAR, images, and satellite imagery
• Algorithm creation for transforming sensor data into actionable insights such as 3D model reconstruction, spatial data segmentation, and environmental feature detection

• Working on the next generation vehicle's self-driving software
• Integration of third party frameworks
• Development of the internal data distribution and execution framework
• Development of interfaces to aiSim (in-house sensor and vehicle simulator)
• Sensor data recording related tasks

• Design, develop, and maintain enterprise-scale distributed applications using Java/J2EE technologies
• Build and support real-time data interfaces and backend services
• Translate business requirements into scalable technical solutions and system architectures

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

• Részvétel orvosi berendezések továbbfejlesztésében
• Gyártmányfejlesztési folyamatok és tesztelési technológiák megismerése és alkalmazása
• Orvosi berendezések fejlesztési eredményeinek ellenőrzése és tesztelése
• Automatizált és manuális tesztkörnyezetek megismerése
• Tesztek implementálása

• Define early-stage design patterns and usage frameworks for Databricks and AI-enabled analytics capabilities 
• Enterprise data models and architectural patterns that guide IT-built pipelines in Databricks 

• Részvétel orvosi berendezések továbbfejlesztésében
• Gyártmányfejlesztési folyamatok és tesztelési technológiák megismerése és alkalmazása
• Orvosi berendezések fejlesztési eredményeinek ellenőrzése és tesztelése
• Automatizált és manuális tesztkörnyezetek megismerése
• Tesztek implementálása

• Use formal verification algorithms to formally prove the correctness of complicated logic problems
• Identify key behaviors for verification to write clear testplans for complex designs
• Implement testplans using innovative formal techniques
• Drive tools to realize their best performance

• Contribution to System IP microarchitecture specification and design
• Contribution to verification, modelling and debug in SystemVerilog, C and C++
• Proposition and prototyping of new methodologies to improve efficiency
• Ownership and development of verification plans and environments

Mastering Apache Spark and Databricks on AWS/Azure Delivering hands-on project work during bi-weekly sprint model Completing complex capstone projects Shadowing senior consultants on real-life engagements Delivering simulated projects Advising stakeholders and navigating requirements Contributing...

• Build and maintain data models and pipelines primarily using AI coding tools
• Build and improve agentic coding workflows to accelerate data modeling and testing
• Partner with stakeholders to surface conflicting metric definitions and run alignment workshops

Development and enhancement of quantitative financial models Application of advanced technologies to real world financial problems Keeping up to date with the latest technological trends ...

• Üzleti igények összegyűjtése és elemzése
• IT rendszerek és szoftverek elemzése
• Fejlesztési igények meghatározása
• Funkcionális és technikai specifikációk készítése
• Üzleti célok és IT megoldások közötti összhang biztosítása
• Szoftverfejlesztési életciklusban való aktív részvétel

• Architect and implement cloud-native data solutions using GCP (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Dataproc, Cloud Composer, Cloud Storage)
• Lead the design and development of complex data pipelines and distributed processing frameworks that ensure scalability, performance, and operational reliability

• AI-alapú rendszerek és alkalmazások architektúrájának tervezése és fejlesztése
• Microservice és event-driven architektúrák tervezése és technikai irányvonal meghatározása
• Architekturális döntések meghozatala, beleértve a megfelelő technológiai és tervezési megoldások kiválasztását

• 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

• Design, develop, and optimize scalable data pipelines for processing large-scale structured and unstructured data
• Ensure reliability, performance, and scalability of data systems
• Build solutions to handle real-time streaming data from multiple sources

• Orvostechnikai eszközök kiberbiztonsági architektúrájának támogatása secure-by-design szemlélet mentén
• Rendszerszintű kiberbiztonsági elvárásokból származtatott folyamatok és fejlesztési megoldások definiálása dokumentálása és karbantartása

• Design and ship production-grade agentic systems
• Take technical ownership of Compliance in a Box (CiaB) AI platform
• Architect and evolve AI reasoning layer and agent orchestration framework
• Build and maintain the GRC Brain (AI reasoning layer) and Agentic Cortex (agent orchestration framework)