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

• Eszköz-Forrás Menedzsment (ALM) területen használt likviditási és banki könyvi kamatlábkockázati modellek, módszerek fejlesztése(magyar, külföldi operáció)
• Részvétel a mérlegmenedzsment által használt adatbázisok, adatkörök fejlesztésében
• ALM Dashboard fejlesztése

• Development and deployment of AI-powered applications using modern software engineering practices
• Integration of Large Language Models into business solutions
• Building scalable backend services using Python or Node.js
• Development of intuitive user interfaces with React or Angular

• 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 through model deployment and monitoring

• CI/CD-folyamatok tervezése, felépítése és üzemeltetése (Azure DevOps, GitLab CI, GitHub Actions vagy Jenkins)
• Infrastruktúra kezelése kód formájában (Terraform, Bicep/ARM, Ansible)
• Konténeres környezetek felépítése és üzemeltetése (Docker, Kubernetes / AKS)

• Data ingestion processes from various sources into the Data Lake
• Design, development and optimization of complex data pipelines for reliable data flow
• Build, development and maintenance of frameworks facilitating construction of data pipelines

Design and develop robust, scalable, and maintainable Python solutions in a modern SaaS environment, contributing to an AI-powered integration platform connecting legacy banking systems with modern digital architectures....

• Design and implement automated test cases for backend, frontend, or API-based systems
• Collaborate with distributed teams across multiple time zones
• Participate in requirement analysis to ensure testability and clarity

• Zabbix monitoring rendszer üzemeltetése,
• Kizárólag a monitoringhoz kapcsolódó PostgreSQL és TimescaleDB üzemeltetése,
• Monitoring az OSI modell minden rétegében (hardvertől az alkalmazásig),
• Együttműködés az üzemeltetési és fejlesztési területekkel, architektekkel,
• Projektekben való részvétel.

• 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

• Development of neural network compiler for custom NN accelerator hardware in C/C++ environment
• Improvement of performance and finding creative ways to make different Neural Network workloads more efficient
• Proactive exploration of new solutions and ideas for projects and sharing with the team

• Digitalizációhoz kapcsolódó projektek és fejlesztések szakmai támogatása, koordinációja az igény létrejöttétől a projekt lezárásáig
• Ügyféligények és üzleti folyamatok felmérése, elemzése, fejlesztési lehetőségek azonosítása

• 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

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

• Build and maintain scalable cloud infrastructures using modern services and best practices
• Proactive detection, analysis, and fixing of vulnerabilities and performance bottlenecks in cloud environments

-Szkript alapú vasúti folyamatok felülvizsgálata és optimalizálása (Python). -Fejlesztői csapat informatikai automatizálással való támogatása. ...

• 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

• Design, implement, and optimize compiler passes and transformations using LLVM/Clang or GCC
• Build and maintain robust toolchains
• Support new and complex architectures in compiler backends
• Work on architecture-agnostic and IR-level optimizations
• Work on silicon specific optimizations

• Build and maintain simulation environments for mobile robotic perception and navigation
• Develop and integrate robotic behaviours and learning pipelines for reinforcement learning and motion planning in complex outdoor environments

• 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

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