Python developer állások Budaörsön (programozó, fejlesztő)

• Részvétel a Digitális felügyeleti főosztály munkájában különösen az alábbiak szerint:
• támogatott felügyeleti területek üzleti igényeinek felmérése;
• szoros együttműködés a támogatott felügyeleti területekkel;

● Audiovizuális megoldások (Digital Media Signage, videókonferencia rendszerek) támogatása és tesztelése ● Ügyfélprojektekhez kapcsolódó integrációs fejlesztésekben való közreműködés ● Ügyféldemók és technikai bemutatók összeállítása, karbantartása ● Rendszerüzemeltetési és monitoring feladatok...

• Egyedi webes alkalmazások fejlesztése változatos projekteken
• Új felhasználói funkciók fejlesztése TypeScript használatával
• Komponensek és frontend könyvtárak építése jövőbeni felhasználásra
• Prototípus fejlesztésekben részvétel
• Backend oldali fejlesztésben részvétel

• Technológiai irányelvek és architekturális sztenderdek kialakítása és fenntartása;
• Rendszer- és alkalmazásarchitektúra tervezése a skálázhatóság, biztonság és teljesítmény figyelembevételével;
• Technológiai döntések támogatása és felülvizsgálata; új technológiák értékelése és bevezetése.

• IT infrastruktúra architektúra jövőkép kialakítása
• IT stratégia megalkotásában való részvétel
• IT megoldás architektúrák megtervezése
• IT megoldás architektúrák véleményezése
• IT megoldás architektúrák kontrollja
• Új technológiák felderítése
• Új technológiák bevezetése
• Elavult technológiák kivezetése

• Design, build and deploy AI agents and multi-agent pipelines for B2B clients across sales, support, and operations
• Architect integrations between LLM layers, voice AI (VoIP/SIP), CRMs, and business workflows

• Machine learning és computer vision megoldások fejlesztése járműfelismerési és közlekedési alkalmazásokhoz
• Modellek és adatfeldolgozási folyamatok tervezése, implementálása, tanítása és kiértékelése

• 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

• 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

• Ansible és Kubernetes szkriptek írása
• részvétel konténerizáció és Git alapú CI/CD folyamat létrehozásában, automatizálásban
• egyedi fejlesztésű rendszereknek a release menedzselése, adminisztrálása, átadása ügyfélnek és telepítés teszt környezetben
• kapcsolattartás ügyféllel

• Designing, developing, and evaluating machine learning models on complex telecom and retail data
• Transforming high-volume datasets into production-ready solutions such as churn prediction models and point-of-sale fraud models

• Integrációs megoldások tervezése és dokumentálása a legjobb gyakorlatok és vállalati irányelvek mentén
• Integrációs elvek és stratégiák formálása és fenntartása az Integration Architect csapattal együttműködve

• Supporting business and marketing decisions with data-driven solutions
• Developing predictive models such as churn scoring to drive retention offers and product propensity scoring
• Translating business needs into actionable ML and AI solutions across marketing, customer care, and network operations

• Adatforrások integrálása a vállalat új Data Lakehouse platformján
• Adatbetöltési folyamatok fejlesztése a Data Lakehouse platformon
• Skálázható adatfeldolgozó folyamatok fejlesztése és optimalizálása
• Adattranszformációk fejlesztése és optimalizálása

• Planning and operating AI-agent and automated delivery pipeline infrastructure on OKD/OpenShift platform
• Integrating LLM-based tools into DevOps processes including automated code reviews, test executions, and runbook generation