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

Platform Management: As a Data Analytics & Reporting Specialist, you take ownership of our Power BI platform – from operations and support to lifecycle management, testing, and release management...

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

• 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

• Fighting financial crime
• Enhancing the customer experience during fraud investigations
• Automating and streamlining processes
• Improving tooling
• Creating a seamless experience for agents and customers
• Developing innovative solutions to tackle fraud

• 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

• Be able to manage small teams to deliver analytic functions in support of strategic and business development projects.
• Analyse and assess macroeconomic, energy market and other industry-specific developments by synthetizing available empirical evidence, related literature, and economic theory.

• Development, governance, deployment, and ongoing enhancement of liquidity analytics models and supporting infrastructure across asset classes
• Driving the analytics product lifecycle, including prioritizing initiatives, influencing roadmap decisions, and ensuring successful deployment into production

• 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

• 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.

• 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

• 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

• 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

• Lead the design, development, testing, and maintenance of the flaQship toolkit
• Integrate the flaQship toolkit via standardized APIs into the national quantum computing full stack and enable workflow-integration with established toolkits and framework (e.g. MQT or Eclipse Qrisp)