AI Engineer

Felhasználói igények megértése és átalakítása termékszintű AI megoldásokká.
Szoros együttműködés különböző belső üzleti és technológiai területekkel.
AI alapú műszaki koncepciók és megoldások elkészítése, amelyek mérhető üzleti értéket teremtenek.
Prompt engineering feladatok és kiértékelési módszerek tervezése, automatizálása és működtetése (benchmarking).
Adatminőség és adatkezelés felügyelete a modellek megfelelő kontextussal történő ellátása érdekében.
Termékszintű, éles környezetbe szánt AI szolgáltatások és komponensek fejlesztése (LLM integráció, szemantikus indexelés, RAG, hibrid keresés, vektor adatbázisok)
Skálázható backend API k, ágens alapú AI folyamatok és robusztus adatfolyamok fejlesztése.
End to end funkciók megvalósítása: tervezés, implementálás, tesztelés, dokumentáció, bevezetés, monitorozás.
CI/CD gyakorlatok, kódminőség és code review folyamatok aktív alkalmazása.
Konténerizáció használata (Docker) fejlesztéshez és üzemeltetéshez.
Gyakornokok mentorálása és szakmai támogatása AI területen.
Iteratív fejlesztési módszertanok (CRISP DM, SDLC) alkalmazása.

Rendelkezel legalább 5+ év szoftverfejlesztési tapasztalattal AI fókusszal (NLP, LLM, RAG).
Magabiztosan programozol Pythonban (clean code, típusos Python 3.11+, async/await, Pydantic).
Van gyakorlatod retrieval architektúrákban (RAG, hibrid keresés, vektor adatbázisok).
Jártas vagy a tesztelésben és kódminőség biztosításban (pytest, mocking, quality gate).
Tapasztalt vagy konténerizált környezetekben (Docker).
Dolgoztál már éles termékkörnyezetbe kerülő szoftvereken, termékszemlélettel.
Ismered az iteratív fejlesztési kereteket (CRISP DM, SDLC).
Képes vagy automatizált kiértékelési pipeline ok, benchmark rendszerek tervezésére.
Aktív B2+ angol nyelvtudással rendelkezel.
Gyorsan tanulsz, jól alkalmazkodsz és erős analitikus gondolkodással rendelkezel.
Proaktívan, felelősségteljesen és hatékonyan dolgozol, önállóan és csapatban is.

English	C1-C2/Native
Hungarian	C1-C2/Native

Apply