Sql állások Budapesten (it programozás, fejlesztés)

• Shaping transformations in S/4HANA projects from planning to execution
• Designing and developing SAP-based software solutions, architectures, and transformation scenarios
• Executing SAP data migrations with guidance and support to colleagues

• Managing and migrating ETL pipelines between various source systems
• Validating pipeline build success and output data quality
• Communicating with business stakeholders and SME's regarding their respective data domain
• Analysing and resolving blockers and issues with ETL pipelines and data discrepancies

• Architecture and delivery of production-grade LLM systems and classical ML solutions
• Design, evaluation, and optimization of RAG pipelines
• Building scalable, production-grade LLM services and agentic workflows alongside traditional ML systems

• Design and implement enterprise-scale data pipelines and advanced analytics dashboards
• Develop and optimize data ingestion, transformation, and modeling workflows across structured data environments and cloud-based platforms

• Oracle, Microsoft SQL Server és PostgreSQL adatbázisok napi üzemeltetése és felügyelete Linux és Windows Server platformon
• Mentések ellenőrzése, visszaállítási feladatok és tesztek végrehajtása
• Felhasználó és jogosultságkezelés, adatbázis objektumok kezelése

• Lead client discovery and solutioning
• Own the information design layer
• Design and develop executive and tactical BI solutions
• Elevate client reporting maturity
• Leverage AI tools in daily workflow
• Bridge analysis and communication
• Drive semantic model design and development

• Data pipeline development
• Data integration
• Data warehousing
• Data modelling
• Data quality and governance
• Performance optimization
• Collaboration with data scientists and analysts
• Technology selection
• Security and compliance
• Monitoring and troubleshooting

• Support KPI governance across core supply chain metrics including Inventory Above/Below Entitlement, Slow-Moving Inventory, End-of-Life Inventory, Delivery, and Quality
• Refresh, validate, and prepare data required for the monthly governance cycle

• 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

• Development and operation of data pipelines
• Building data layers in OneDataLake (ODL) Central Data Store Consumer (CDSC)
• Balancing business and IT demands to build modern and efficient pipelines in public cloud environments
• Integration of data preparations into managed processes

• Meglévő COBOL alapú rendszerek fejlesztése és karbantartása
• Üzleti igények implementálása legacy környezetben
• Hibakeresés és problémamegoldás éles rendszerekben
• Rendszerek modernizációjának támogatása
• Együttműködés üzleti elemzőkkel és fejlesztői csapatokkal
• Dokumentáció készítése és karbantartása

• Üzleti alkalmazások fejlesztése frontend- és backend-oldalon egyaránt
• Fejlesztési feladatok szakmai vezetése és megvalósítása
• Új technológiai megoldások és fejlesztési javaslatok beépítése különböző rendszerekbe
• Meglévő fejlesztések támogatása, hibák felderítése és javítása

• Adattárház fókuszú elemzői, tervezői feladatok ellátása
• Fejlesztési igények felmérése, elemzése és rendszerezése
• Rendszerszintű funkcionális-, integrációs-, adatmodellt érintő követelmények meghatározása
• Megoldási módok megtervezése, logikai architektúrába való illesztése

• Development and fine-tuning of AI models including LLMs, Agentic AI, and Generative AI systems
• Building and deploying robust AI applications and services on cloud platforms
• Design and implementation of efficient AI pipelines from data preparation to model deployment and monitoring

• Komplex nagyvállalati alkalmazások tervezése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások megvalósítása
• Komplex nagyvállalati alkalmazások fejlesztése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások tesztelése
• Komplex nagyvállalati alkalmazások dokumentálása

• Data gathering from various organizational sources
• Design and implementation of data integration processes
• Collaboration with business stakeholders for reporting requirements
• Extraction, transformation, and loading (ETL) of raw data

Automatizálás és digitalizáció manuális hibakeresési, KPI-ellenőrzési és vizsgálati folyamatok kiváltásával okos, automatizált megoldásokkal és scriptekkel...

• Design and implement pipelines to ingest, clean, and transform data into Data Lakes and Data Warehouses
• Active monitoring and optimization of pipelines for performance and cost
• Configuration of pipeline deployments and management of environment settings using IaC tools and CI/CD

• Lead the design and implementation of scalable data pipelines and Lakehouse architectures
• Act as the design authority
• Solve the hardest technical challenges including optimizing high-load streaming pipelines, debugging complex Spark jobs, and designing generic frameworks

• Build and maintain dataset ingestion, cleaning, and versioning pipelines
• Design and operate labeling workflows including quality control and inter-annotator agreement tracking
• Own dataset testing including coverage analysis, class balance, leakage detection, dataset documentation