Python állás, munka

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...

Az Agentic AI Platform célarchitektúrájának meghatározása és fenntartása (agent runtime, orchestration, tool integration, MCP szerverek, modellhozzáférés, RAG, memória, guardrail-ek, observability, fejlesztői enablement)...

• Tesztmenedzsment feladatok vezetése
• Teljes tesztfolyamat szakmai kísérése az igényfelméréstől a riportolásig
• Követelményanalízis fejlesztőkkel, üzemeltetőkkel és más érintettekkel közösen
• Tesztstratégiák tervezése
• Tesztelési lépések meghatározása és követése

• 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

• 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

• Collaboration within agile teams and with software engineers using the cloud platform
• Definition and ownership of target-state GCP network architecture
• Design and governance of hybrid connectivity strategy

• Defining and communicating architectural vision for the Cloud Management Portal aligned with product strategy and customer outcomes
• Making pragmatic architectural decisions balancing modern practices with delivery speed and customer value

• Design of reliable cloud architectures
• Partnership with customers, SRE teams, and internal stakeholders
• Championing automation
• Building reusable Infrastructure as Code templates and utility tools
• Design of secure cloud networks
• Driving customer success
• Operating platforms at scale

• Architect scalable inference services, APIs, and backend components for model-driven and LLM-powered product features
• Productionize AI and ML workflows with strong MLOps practices
• Define and implement evaluation frameworks for model quality, system reliability, latency, and cost

• Design, build, and ship production retrieval systems
• Own vector store selection and operation including scalability, latency, reliability, cost, and multi-tenant design
• Build and operate indexing and refresh pipelines including chunking, embedding generation, backfills, deletes, and versioned indices

Design and build knowledge tracing and longitudinal learner models that support mastery and progression features surfaced to customers...

• LLM/GenAI architektúrák és agentek tervezése
• Ügyfelek fejlesztési igényeinek felmérése, átlátása és rendszerezése
• Specifikációk és rendszertervek készítése
• Prototípusok és PoC-ok létrehozása
• AI-megoldások jó gyakorlat szerinti kialakításában való részvétel

• Lead the end-to-end implementation of data pipelines and GenAI applications on Databricks
• Design and maintain CI/CD, model serving, monitoring, and evaluation frameworks for AI production reliability
• Tune complex Spark jobs and LLM inference patterns for maximum efficiency and minimum latency

• 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

• Active partnership with sales and project managers to estimate, design, develop and deliver solutions
• Continuous communication with domain experts and product owners to understand core business needs and goals to synthesize requirement and quality standards

• Line management, coaching, and career development for a team of Full-Stack Engineers
• Performance management and professional growth fostering
• Fostering a culture of technical excellence

• 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