Medior AI Engineer

Ezek a feladatok várnak nálunk:

• End-to-end LLM-, RAG- és agentikus AI-megoldások megtervezése, fejlesztése, tesztelése és produkciós bevezetése.
• Coding agent skillek, MCP-szerverek, promptkomponensek, subagentek és többlépéses workflow-k kialakítása; agent harness komponensek fejlesztése.
• Nyelvi, embedding- és Transformer-modellek alkalmazása, értékelése és szükség szerint finomhangolása.
• Komplex adat-előkészítési, NLP-, klasszikus ML-, idősoros és deep learning megoldások fejlesztése és optimalizálása.
• Karbantartható, tesztelhető Python-kód, API-k, adatpipeline-ok és produkcióképes modellkiszolgálási komponensek készítése.
• Docker-, Kubernetes-, CI/CD-, MLflow-, felhő- és monitorozási folyamatok kialakítása és működtetése.
• Megoldási alternatívák, kockázatok és trade-offok értékelése; eredmények célközönséghez igazított bemutatása.
• Saját komponensek és end-to-end megoldások megtervezése, feladatokra bontása, valamint tudásmegosztás és szakmai támogatás a csapatban.

Téged várunk, ha van:

• 4-6 év releváns tapasztalatod AI Engineering, Machine Learning, Data Science vagy szoftverfejlesztési területen
• Haladó Python- és SQL-ismereted; moduláris, és gyakorlatod tesztelhető és karbantartható rendszerek fejlesztésében
• Gyakorlati tapasztalatod LLM-, RAG-, prompt- és context engineering megoldásokkal, valamint agentikus workflow-kkal.
• Tapasztalatod Machine Learning, deep learning és NLP módszerek önálló alkalmazásában; ismereted PyTorch, TensorFlow vagy kapcsolódó keretrendszerben
• Git, MLflow, Docker, CI/CD, modellkiszolgálás és monitorozás gyakorlati ismereted
• Képességed az önálló technikai tervezésre, kockázatkezelésre, és jó rendszerszemlélettel rendelkezel
• Jó kommunikációs készséged
• Középfokú angol nyelvtudásod
• Felsőfokú végzettséged

Előnnyel indulsz nálunk, ha van:

• LangChain, LangGraph, MCP, coding agent vagy saját agentikus integráció fejlesztésében szerzett tapasztalatod
• LLM- vagy embedding modell finomhangolásában, Hugging Face, PEFT vagy LoRA használatában szerzett gyakorlatod
• Kubernetes, Airflow, Terraform, Prometheus, Grafana vagy produkciós model serving keretrendszer ismereted
• GPU-alapú modellfuttatás, elosztott vagy out-of-core adatfeldolgozás, illetve felhőalapú ML-környezet használatában szerzett tapasztalatod
• Feature store, streaming adatfolyam, Power BI, Tableau vagy interaktív AI-demó készítésében szerzett gyakorlatod

Ezért érdemes hozzánk csatlakozni:

• Gyakorlati munka korszerű, nagyvállalati LLM- és agentikus AI-megoldásokon
• Helyi GPU-klaszter és kapcsolódó fejlesztési, modellezési és MLOps-infrastruktúra
• Szakmailag erős csapat, tudásmegosztás, képzések és konferenciák
• Biztonságot, stabilitást és fejlődési lehetőséget nyújt neked Magyarország legnagyobb pénzügyi szereplője
• Innovatív munkáltatóként átfogó képzési rendszert, karriert kínálunk, támogatunk szakmai fejlődésedben
• Versenyképes juttatási és cafeteria csomagot biztosítunk
• Magán egészségbiztosítási szolgáltatási csomagot biztosítunk, és az egészségpénztári és önkéntes nyugdíjcélú megtakarításaidat is támogatjuk
• Számos munkatársi kedvezményt nyújtunk számodra (pl. mobiltelefonra-, lakáshitelre, bankszámlára, üdülésre)
• Hibrid munkavégzés

MUNKAVÉGZÉS HELYE: Budapest, 13. kerület