Python programozó diákmunka állás, munka

• PEGA alacsony kódszintű alkalmazásfejlesztés eset típusok, munkafolyamatok és üzleti folyamatok modellezése és megvalósítása a PEGA Platformon
• Újrafelhasználható komponensek készítése több alkalmazásban is felhasználható funkcionális modulok fejlesztése

• Funkcionális specifikációk technikai tervezése
• Alkalmazás- és rendszerarchitektúra kialakítása
• Skálázható és karbantartható full-stack fejlesztés: adatbázis, backend, frontend, API-k és külső integrációk megvalósítása
• Deploy és üzemeltetés előkészítése (konténerizálás, CI/CD, cloud)

• Designing, implementing, testing, and optimizing reliable, efficient, and high-quality data pipelines
• Automating the extraction, loading and transformation of data from a wide variety of sources
• Developing solutions for the automated acquisition of data from source systems

• Design and implement cloud security controls across AWS, Azure, and/or GCP
• Deploy and tune Cloud Security Posture Management and Cloud-Native Application Protection Platform tooling
• Build security into Infrastructure-as-Code and CI/CD pipelines

• Building, configuring and maintaining bare metal hosts and Kubernetes clusters to run GPU/AI workloads
• Designing and operating NVIDIA AI related software stack (Slurm, Run AI)
• Providing customized application support for AI related workloads

• Leading complex penetration testing engagements
• Working with enterprise-scale cloud and Kubernetes environments
• Mentoring other security professionals
• Helping clients understand and reduce real-world cyber risks

• Építés agentic rendszerek tool-using workflow-kkal, RAG, strukturált outputokkal, guardrail-ekkel és mérhető minőséggel
• Együttműködés Solution Architect-ekkel és LLMOps-szal
• Fejlesztés megbízható és folyamatosan fejlesztett rendszerekben

Project specific intro: Join a cybersecurity and AI project supporting Siemens Cybersecurity Governance, Risk & Security (CYS GRS ARC). You will work on the further development of the AIGIS System, an AI-powered platform that helps Siemens employees respond to customer cybersecurity questionnaires...

• Design and develop automation frameworks across frontend, backend, desktop, API, and data-driven systems
• Establish testing patterns and best practices for long-term maintainability
• Develop and maintain automated UI and end-to-end test suites using Playwright or Cypress

• Design and implement modern data architectures and lakehouse solutions
• Provide technical leadership throughout the project lifecycle
• Collaborate with business stakeholders
• Create effort estimations and provide technical expertise during the pre-sales phase
• Mentor 3-6 person project teams

• CI/CD folyamatok építése, újragondolása és támogatása (Jenkins)
• Fejlesztői csapatok támogatása
• Folyamatok automatizálása
• Monitorozási rendszer fejlesztése
• A rendszerek elérhetőségének és működésének biztosítása a vállalt SLA-nak megfelelően

• Kapcsolattartás az ügyfelekkel, igények felmérése és tanácsadás
• Azure Function App fejlesztés
• Dokumentálás
• Programozás Pythonban
• Azure infrastruktúra tervezés és karbantartás
• Rendszeres ellenőrzés, frissítés és teljesítmény optimalizálás Azure környezetben
• Fejlesztések tervezésében aktív részvétel

• Experience in different data science topics
• Independent delivery of data science projects with product-oriented mindset
• Engagement with clients to understand business objectives and translate into technical requirements
• Leading pre-sales technical discussions

• Ownership of data engineering features, architecture, and code quality
• Design, implementation, and maintenance of Databricks-based data pipelines and workflows
• Building and optimization of ETL/ELT processes using Apache Spark on Databricks

• Support the implementation and ongoing improvement of digital services and solutions for business customers
• Define and maintain development, testing, and operational standards to support continuous delivery
• Design, build, and maintain tools for deployment, monitoring, and operations

• Chunking and ingestion architecture with deterministic, validation-gated pipelines handling diverse enterprise document types with indexing and contextual enrichment
• Retrieval pipeline with vector search, BM25 hybrid retrieval, RRF re-ranking, embedding model selection and optimisation

• Resource account igénylése és összekötése namespacekkel
• Resource accountba kerülő komponensek megvalósítása RDS, APIk, S3, MSK, cognito, SES, private link endpoint és endpoint service nonprod és prod környezeteken
• RICE API kapcsolatok kialakítása