Python programmer állások XI. kerületben (it tanácsadó, elemző, auditor)

Tömeges nyomtatással és elektronikus aláírással kapcsolatos rendszerek (Inspire, Microsec E-Signo, Infoscope My-Szigno / CollectSign) E2E támogatását, a kapcsolódó rendszerek és IT technológiák bevezetését és folyamatos javítását...

• moduláris,
• karbantartható,
• biztonságos,
• bővíthető legyen,
• valamint támogassa az agentikus AI megoldások hatékony fejlesztését a szervezeten belül.
• Python-alapú platformfunkciók, újrafelhasználható komponensek, SDK-k, sablonok és fejlesztői eszközök fejlesztése és karbantartása.

• Adatplatformok és adatfolyamatok tervezése, fejlesztése és üzemeltetése a fővárosi adatökoszisztéma igényei mentén
• Adatgyűjtési, -feldolgozási és -integrációs folyamatok kialakítása és fejlesztése, különböző forrásokból származó adatok egységes kezelése és hasznosíthatóvá tétele

• Define early-stage design patterns and usage frameworks for Databricks and AI-enabled analytics capabilities 
• Enterprise data models and architectural patterns that guide IT-built pipelines in Databricks 

• AI-alapú rendszerek és alkalmazások architektúrájának tervezése és fejlesztése
• Microservice és event-driven architektúrák tervezése és technikai irányvonal meghatározása
• Architekturális döntések meghozatala, beleértve a megfelelő technológiai és tervezési megoldások kiválasztását

• Magas szintű technikai és üzleti tanácsadás ügyfelek számára az Atlassian termékekkel és saját fejlesztésű megoldásokkal kapcsolatban
• Ügyfelek üzleti és IT folyamatainak felmérése
• Komplex megoldások tervezése, bevezetése és minőségbiztosítása

• Architecture of Cloud-native AI Applications Integrating LLMs, Vector Search, and Real-time Data
• Design of End-to-end Web Solutions from Frontend to Backend
• Implementation of RAG Pipelines, Model Serving, and AI Agents in Production
• Leadership of Cross-functional Teams (Full-stack, AI, Data)

• End-to-end implementation of data pipelines and GenAI applications on Databricks
• Design and maintenance of CI/CD, model serving, monitoring, and evaluation frameworks for AI production reliability
• Tuning of complex Spark jobs and LLM inference patterns for performance optimization