Python developer állások XI. kerületben (it programozás, fejlesztés)

• Az Agentic AI Platform vállalati integrációs rétegének kialakítása és továbbfejlesztése.
• MCP-szerverek és connectorok fejlesztése és üzemeltetése, amelyek szabványosított és szabályozott hozzáférést biztosítanak az AI-agentek számára a vállalati rendszerekhez és eszközökhöz.

• Ügyfeleink felhasználóinak támogatása (helpdesk, távoli és helyszíni support, GLPI jegykezelés)
• Windows kliens- és szerverkörnyezetek, Active Directory és Entra ID üzemeltetése, hibaelhárítás
• Microsoft 365 és Intune adminisztráció (felhasználók, licencek, eszközkezelés)

Az Agentic AI Platform célarchitektúrájának meghatározása és folyamatos karbantartása, beleértve az agent futtatási környezetet, az orchestrációt, az eszközintegrációt, az MCP-szervereket, a modellhozzáférést, a RAG-ot, a memóriakezelést, a guardrail megoldásokat, az observability-t és a fejlesztők...

• 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.

• Komplex adatfeldolgozás és elemzés: különböző egyetemi adatforrások feldolgozása, összekapcsolása, összetett SQL-lekérdezések és elemzések készítése.
• Adatmodellezés: elemzési és riportolási célú adatmodellek, adatstruktúrák és számítási logikák megtervezése, kialakítása és továbbfejlesztése.

• Design, maintain, and evolve robust, scalable data architectures aligned with business and digital transformation objectives
• Build and optimize high‑performance data models for analytics
• Act as a strategic partner to business and engineering teams to shape data solutions end‑to‑end

• Experience in different data science topics including machine learning, LLM, deep learning
• Independent delivery of data science projects with e2e product-oriented mindset
• Direct engagement with clients to understand business objectives and translate into technical requirements

• Operational efficiency improvement through process optimization, automation, and adoption of new technologies
• Understanding the company's data warehouse and aligning data flows with reporting requirements
• Development and maintenance of reports and data-driven solutions using Power BI and Google Sheets

• Design, develop, and implement complex, scalable Lakehouse solutions on the Databricks platform across major cloud environments (Azure, AWS, or GCP)
• Design, build, and optimize modular data pipelines using Delta Lake to ensure data efficiency, reliability, and quality