Senior AI / Data Engineer
Ügynökségen keresztül · Bluebird
Szoftverfejlesztő
Adatbázis-adminisztrátorRendszerelemzőTeljesBudapest
Partnerünk egy innovatív, mesterséges intelligenciára épülő technológiai startup, amely bővülés céljából keres magukhoz AI / Data Engineer pozícióba új munkatársat. A vállalat egy olyan AI-alapú jogi kutatási megoldást fejleszt, amely segíti a jogászokat a jogszabályok és bírósági döntések gyors és hatékony keresésében, valamint a jogi kérdések megválaszolásában, naprakész magyar, lengyel és európai uniós joganyagok alapján.
Feladatok
- Skálázható webes adatgyűjtő rendszerek tervezése, fejlesztése és karbantartása nemzetközi jogi adatforrások integrálására.
- AI-agentek által használt keresési és adat-visszakeresési (search & retrieval) megoldások tervezése és fejlesztése.
- Az agentic AI framework kialakítása, továbbfejlesztése és optimalizálása.
- AWS-alapú adatfeldolgozási folyamatok (data pipelines) tervezése és kialakítása nagy mennyiségű jogi szöveges adat feldolgozásához és kezeléséhez.
- Production környezetben működő AWS-szolgáltatások fejlesztése, telepítése és karbantartása, Infrastructure as Code (IaC) megközelítéssel.
- Specifikációalapú fejlesztési folyamatok kialakítása és alkalmazása, AI-alapú fejlesztői agentek irányítása, valamint az általuk generált kód minőségének, helyességének és biztonságának ellenőrzése.
- Az új országok adatforrásainak gyors és hatékony integrálásának támogatása a rendszer folyamatos nemzetközi bővülésével összhangban.
Feltételek és juttatások
AI Engineering és/vagy Data Science területen szerzett tapasztalatLLM-alapú alkalmazások, RAG-megoldások és AI-agentek fejlesztésében szerzett gyakorlatHaladó AWS hálózati és biztonsági ismeretekKülönösen VPC-architektúrák, private subnetek, VPC endpointok, PrivateLink és hálózati forgalommonitorozás területén.
Elvárások
- Legalább 5 év szakmai tapasztalat Python fejlesztésben, erős programozási alapokkal.
- Legalább 7 év Data Engineering tapasztalat, különösen nagy mennyiségű szöveges adat feldolgozása és kezelése területén.
- Magabiztos AWS-ismeretek, production környezetben működő szolgáltatások fejlesztésében, telepítésében és üzemeltetésében szerzett tapasztalattal.
- AWS-alapú adatfeldolgozási architektúrák és skálázható adatpipeline-ok tervezésében szerzett gyakorlat.
- AI-native fejlesztési szemlélet: AI-alapú fejlesztői eszközök és agentek napi szintű, intenzív használata a kódolási folyamatok során.
- Specifikációalapú fejlesztési módszertanok (spec-driven development) és agentic loopok gyakorlati ismerete.
- Erős kódellenőrzési és minőségbiztosítási szemlélet, különös tekintettel az AI által generált kód helyességére, minőségére és biztonságára.