Software development engineer állások Budapesten (programozó, fejlesztő)

• Providing technical assistance and guidance to data engineering and machine learning community
• Taking ownership of difficult technical problems
• Participating in the vision for data engineering through documents and conversations
• Getting buy-in from stakeholders and leadership

• 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

• Odoo-modulok fejlesztése és testreszabása Python 3, XML és HTML használatával
• Backend-szolgáltatások fejlesztése Java/Spring és Hibernate segítségével
• Külső rendszerek összekapcsolása REST- és XML-RPC-API-k segítségével
• Eseményalapú integráció az Apache Kafka segítségével

• Cobol alapú rendszerek fejlesztése és karbantartása
• Üzleti logika implementálása nagyvállalati környezetben
• Rendszerek működésének megértése és optimalizálása
• Hibakeresés és problémamegoldás
• Együttműködés modern technológiákkal dolgozó csapatokkal

• Design, develop, and implement complex and scalable data solutions on the AWS cloud platform
• Design, build, and optimize data pipelines to ensure efficiency and reliability
• Write clean, efficient, and maintainable SQL and Python code
• Develop and maintain shell scripts to support automation

• Development and enhancement of T Cloud Public platform
• Solving complex problems in the daily operation of a hyper-scaler's cloud backend
• Hardware-oriented work at the console
• Development and operation of monitoring and quality assurance
• Automation with common automation frameworks

• 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

• Létező rendszerek újraalkotása
• Saját kódbázis létrehozása közösségi közlekedést érintő fejlesztési feladatok mellett
• Agilis fejlesztés iránti elkötelezettség
• Komplex business domain megértése és fejlesztése
• Webes alkalmazások fejlesztése
• Dokumentációk készítése

• Development and improvement of football ball and player tracking algorithms using multi-camera systems
• Contribution to multi-view geometry solutions for accurate tracking across the field of play
• Support for approaches to handling occlusion and recovery in fast-paced sports scenarios

• 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

• Design, implement, and maintain scalable BI and data processing solutions
• Develop and operate ETL pipelines for customer, booking, and product data
• Integrate data from various file- and REST-based Magenta APIs
• Generate and deliver reports and datasets for multiple downstream consumers

• 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

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

• Design and build an automation test framework integrated into CI/CD pipelines and the SDLC
• Implement automated tests across API, integration, and end-to-end layers
• Write high-quality, maintainable test code with focus on reusability, stability, and execution speed

• 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

• Build and operate multi-cluster containerized environments across cloud platforms
• Create end-to-end CI/CD pipelines for cloud-native applications and machine learning workloads
• Lead cost-optimization and FinOps initiatives for GPU, storage and data-egress spend

• Új technológiák bevezetése
• Termékfejlesztési igények implementálása
• Rendszertervezés
• Tesztelés
• Dokumentálás
• Kapcsolódó alkalmazás- és interfészfejlesztésekben való együttműködés a társszervezőkkel
• Minőségbiztosítási feladatok támogatása

• Development and operation of data pipelines
• Building data layers in OneDataLake (ODL) Central Data Store Consumer (CDSC)
• Balancing business and IT demands to build modern and efficient pipelines in public cloud environments
• Integration of data preparations into managed processes

• Participation in the whole lifecycle of development projects from planning to handover
• Maintaining existing cross-platform apps
• Developing cutting-edge projects while writing high-quality code
• Keeping up with the latest technology trends
• Communicating well with other team members