Python programmer állások, munkák it tanácsadó, elemző, auditor kategóriában

• Implementation of technical solutions based on requirements from engineering business partners using Python and CIM Database Product Lifecycle Management System
• Work in GIT lab CI/CD environment with Pycharm and JetBrain AI

• Vállalati DevOps platform fejlesztése, üzemeltetése és optimalizálása.
• Azure-alapú production, test és development környezetek támogatása.
• Infrastructure as Code megoldások implementálása és karbantartása Terraform használatával.

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...

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

• Design, develop, deploy, monitor, scale, and troubleshoot ML and LLM-based systems that power shared AI services across the platform
• Build secure, high performance microservices and platform components on AWS, owning services end-to-end from implementation through deployment and production monitoring

Qualifications: You hold a degree (University/FH) in Business Informatics, Computer Science, Engineering, or a comparable qualification, with at least two years of relevant professional experience...

• Dashboardok és riportok tervezése, fejlesztése és folyamatos karbantartása az üzleti igények támogatására
• Üzleti elvárások és folyamatok lefordítása jól strukturált adatmodellekre és könnyen értelmezhető vizualizációkra

• AI-eszközök bevezetésében, integrációjában és üzleti környezetbe történő beágyazásában való aktív közreműködés
• Üzleti igények feltérképezése, valamint AI use case-ek üzleti és technológiai megvalósíthatóságának értékelése

• Vállalati szintű adatfeldolgozó (ETL/ELT) folyamatok tervezése és megvalósítása
• Adatintegrációs megoldások fejlesztése heterogén rendszerek között
• Adatmodellek kialakítása, optimalizálása és dokumentálása
• Adatminőségi kontrollok és monitoring mechanizmusok implementálása

• Client-facing communication
• Participation in pre-sales discussions
• Collaboration with sales and customer success teams
• Communication with clients' technical teams
• Design and configuration of data labeling and processing pipelines using Python-based tools

• collaborating on the design and development of ML‑based applications and their backend components
• helping to select the most applicable solutions for a given business problem
• writing clean, efficient and well‑documented code
• contributing to our MLOps processes

• Discovery & Shaping: Lead stakeholder workshops, translate business needs into MVP scopes, and map out scalable implementation roadmaps.
• End-to-End Architecture: Design and document (C4 diagrams, API contracts) robust cloud architectures covering application, data, and LLM layers.

• Design, develop, and maintain C-based applications in Linux/UNIX environments
• Work with system-level interfaces (POSIX APIs, processes, file systems, sockets)
• Develop and enhance Kerberos authentication systems and related tooling

• Implementation and improvement of business objects for mobile network infrastructure in backend systems up to the API layer
• Development and maintenance of business objects including data models, backend logic, and APIs

• Contribute to pioneering technical advances to the field of foundation models on structured data, as well as exploring world models for solving business problems.
• Define the data, training, and experimentation environment to enable scalable access to data and compute.

• Translate business requirements into technical solutions through workshops, prototyping, and iterative delivery
• Collaborate with customers across the delivery lifecycle (workshops, reviews, UAT) to refine and optimize solutions

• Contribute to pioneering technical advances to the field of foundation models on structured data, as well as exploringthe benef world models for solving business problems.
• Execute scientific experiments on internal as well as public data.

In this PhD project, you will explore new approaches for creating the next generation of efficient autonomous decision-making systems....

• Make optimization runs fast enough that customers iterate in minutes, not hours — across problems an order of magnitude larger than today
• Build the data backbone: ingest SAP/ERP exports, Excel reality, and operator knowledge into a clean, versioned, traceable model layer

• Shaping AWS-based cloud architectures and technical decisions for SaaS, PaaS, web application, and enterprise cloud environments
• Design and implementation of Infrastructure as Code solutions using Terraform, AWS CloudFormation, or Pulumi