Likeremote

Subscribe to the latest remote jobs:

  • Likeremote jobs on https://LinkedIn.com/
  • Likeremote jobs on https://telegram.org/
  • Likeremote jobs on Reddit.com
P

Medior Databricks AI/ML Specialista

Pwc
  • 🇭🇺 Hungary
  • On-site
  • 1 day ago
  • AI
  • Databricks
  • PySpark
  • SQL
  • MLflow
  • RAG
  • Python
  • scikit-learn
  • Delta Lake
  • Machine Learning
  • Azure
  • AWS
  • GCP
  • SEM
  • Git
  • Unity Catalog
  • MLOps
  • CI/CD
  • Power BI
  • Redux Toolkit
Not scoredNo CV on file. Upload one and this job gets a score out of 100.Upload CV

Job Description & Summary

A PwC-nél azon dolgozunk, hogy együttműködve segítsük ügyfeleinket a megalapozott döntések meghozatalában, hatékony működésben, és közösen formáljuk a jövőt. Ehhez az izgalmas kihíváshoz élvezetes feladatokat és inspiráló munkakörnyezetet kínálunk.


Jól hangzik? Most lehetőség van, hogy Te is csatlakozz a Data & AI Platform csapatunkhoz Medior Databricks Specialista pozícióba.


Technológiai tanácsadó csapatunk jövőbe mutató, innovatív projekteken dolgozik nap mint nap. Munkánkkal a partnercégek életében történő komoly technológiai változásokat kísérjük végig. Olyan projekteken dolgozunk jelenleg, mint pl. nagyvállalati adatplatformok kialakítása és modernizálása Databricks-en, prediktív és gépi tanulási modellek fejlesztése a pénzügyi, energetikai és egyéb szektorokban, valamint generatív AI megoldások integrálása meglévő

adatinfrastruktúrákba.


Miért izgalmas ez a lehetőség?


  • A PwC Data & AI Platform csapatának dinamikusan fejlĹ‘dĹ‘ rĂ©szĂ©hez csatlakozhatsz, ahol Magyarország vezetĹ‘ szakĂ©rtĹ‘itĹ‘l tanulhatsz;
  • Vállalati adat- Ă©s analitikai működĂ©si modelleket, folyamatokat alapjaiban formálhatsz a Databricks platform segĂ­tsĂ©gĂ©vel;
  • Megismerkedhetsz a legkĂĽlönbözĹ‘bb iparágak adatvezĂ©relt kihĂ­vásaival Ă©s ĂĽzleti kĂ©rdĂ©seivel;
  • Alkalmad nyĂ­lik a gyors fejlĹ‘dĂ©sre, Ă©s munkádĂ©rt versenykĂ©pes javadalmazásban rĂ©szesĂĽlhetsz;
  • KihĂ­vást jelentĹ‘ feladatok Ă©s dinamikus munkakörnyezet vár;
  • Változatos feladatokkal Ă©s nagyvállalati ĂĽgyfelekkel foglalkozhatsz hazai Ă©s nemzetközi projektekben;
  • MĂ©lyĂ­theted tudásod a Databricks analitikai, data engineering, data science Ă©s gĂ©pi tanulási kĂ©pessĂ©geiben, egĂ©szen a generatĂ­v AI use case-ekig.

Feladataid a következők lesznek:


  • AdattranszformáciĂłs Ă©s adatelĹ‘kĂ©szĂ­tĹ‘ pipeline-ok fejlesztĂ©se Databricks (PySpark, SQL) környezetben, elemzĂ©si Ă©s modellezĂ©si cĂ©lĂş adatállományok kialakĂ­tása.
  • ElemzĂ©si változĂłk (feature-ök) lĂ©trehozása, transzformáciĂłja Ă©s validálása gĂ©pi tanulási Ă©s statisztikai modellekhez.
  • GĂ©pi tanulási modellek fejlesztĂ©se, trĂ©ningezĂ©se Ă©s kiĂ©rtĂ©kelĂ©se Databricks-en (pl. MLflow használatával), az end-to-end ML lifecycle támogatása.
  • AdatelemzĂ©si Ă©s data science projektek önállĂł Ă©s csapatban törtĂ©nĹ‘ vĂ©gzĂ©se, juniorok irányĂ­tása, ĂĽzleti kĂ©rdĂ©sek adatvezĂ©relt megválaszolása.
  • GeneratĂ­v AI Ă©s egyĂ©b fejlett analitikai megoldások (pl. vektoradatbázisok, RAG-alapĂş komponensek) integrálása Databricks alapĂş adatplatformokba.
  • Szoros egyĂĽttműködĂ©s a vállalat kĂĽlönbözĹ‘ ĂĽzletágaival Ă©s belsĹ‘ döntĂ©shozĂłival, Ăşj adatvezĂ©relt Ă©s AI use case-ek azonosĂ­tása Ă©s implementálása cĂ©ljábĂłl.
  • Ă–nállĂł felelĹ‘ssĂ©gvállalás Proof of Concept (PoC) Ă©s pilot projektekben, a tervezĂ©stĹ‘l a leszállĂ­tásig, senior szakĂ©rtĹ‘inkkel szoros egyĂĽttműködĂ©sben.

A kiválasztási folyamatban sikeres lehetsz, ha rendelkezel az alábbi kompetenciákkal:


  • Szakmai Tapasztalat:Minimum 2-3 Ă©v releváns adatmĂ©rnöki, data science vagy analitikai tapasztalat, amelybĹ‘l legalább 1 Ă©v kimondottan Databricks platformon szerzett gyakorlat.
  • Programozás:Magabiztos Python Ă©s SQL tudás, PySpark/Spark keretrendszerben szerzett gyakorlati tapasztalat.
  • AdattranszformáciĂł:Jártasság nagy adathalmazok tisztĂ­tásában, transzformálásában Ă©s elemzĂ©si cĂ©lĂş elĹ‘kĂ©szĂ­tĂ©sĂ©ben (feature engineering, aggregáciĂłk, adatminĹ‘sĂ©g).
  • GĂ©pi tanulás:Gyakorlati tapasztalat ML modellek fejlesztĂ©sĂ©ben, trĂ©ningezĂ©sĂ©ben Ă©s kiĂ©rtĂ©kelĂ©sĂ©ben (pl. scikit-learn, MLflow), a modellfejlesztĂ©si Ă©letciklus ismerete.
  • Databricks Ă–koszisztĂ©ma:Delta Lake, Databricks Notebooks, Databricks Workflows Ă©s a Lakehouse/Medallion architektĂşra alapvetĹ‘ ismerete Ă©s használata.
  • MinĹ‘sĂ­tĂ©s:ÉrvĂ©nyes Databricks certifikáciĂł (pl. Databricks Certified Data Engineer Associate vagy Machine Learning Associate) meglĂ©te fontos szempont a kiválasztás során.
  • FelhĹ‘ platform:Legalább egy nagy felhĹ‘platform (Azure, AWS vagy GCP) mĂ©lyebb, gyakorlati ismerete – a másik kĂ©t platform ismerete sem hátrány, sĹ‘t.
  • SzoftverfejlesztĹ‘i SzemlĂ©let:ErĹ‘s analitikus gondolkodás, CLEAN kĂłd Ă­rására valĂł törekvĂ©s, verziĂłkövetĂ©s (Git) ismerete.
  • SzemĂ©lyes Kompetenciák:KiválĂł csapatjátĂ©kos vagy, de kĂ©pes vagy önállĂłan is felelĹ‘ssĂ©get vállalni. ProaktĂ­v, megoldásorientált hozzáállás jellemez.
  • Nyelvtudás:Magabiztos, legalább közĂ©pfokĂş angol nyelvtudás.

A pályázatok elbírálásánál előnyt jelent:


  • Data engineer jellegű Databricks tapasztalat: adatingestion Ă©s orchestration pipeline-ok (pl. Delta Live Tables, Databricks Workflows), Unity Catalog használata, adatgovernance Ă©s adatminĹ‘sĂ©gi keretrendszerek kialakĂ­tása.
  • AI assisted development eszközök (pl. GitHub Copilot, Genie Code) napi szintű, gyakorlati használatában szerzett tapasztalat a fejlesztĂ©si munka felgyorsĂ­tására.
  • Gyakorlati tapasztalat generatĂ­v AI Ă©s LLM-alapĂş megoldások Databricks-en törtĂ©nĹ‘ integrálásában (pl. vektoradatbázisok, RAG-alapĂş komponensek).
  • Magasabb szintű vagy több Databricks minĹ‘sĂ­tĂ©s (pl. Professional szintű, illetve több domain lefedĂ©se – data engineering Ă©s machine learning egyaránt).
  • Jártasság MLOps eszközökben Ă©s gyakorlatokban (MLflow, CI/CD ML pipeline-okhoz).
  • Statisztikai modellezĂ©sben Ă©s fejlett gĂ©pi tanulási algoritmusokban (pl. idĹ‘soros predikciĂł, klasszifikáciĂł, klaszterezĂ©s) szerzett gyakorlati tapasztalat.
  • Több felhĹ‘platformon (Azure, AWS, GCP) szerzett gyakorlati tapasztalat, illetve a Databricks felhĹ‘-specifikus szolgáltatásainak ismerete.
  • AdatvizualizáciĂłs eszközök (pl. Power BI) ismerete Ă©s ĂĽzleti riportok, dashboardok kĂ©szĂ­tĂ©sĂ©ben szerzett tapasztalat.
  • Big data architektĂşrák Ă©s elosztott számĂ­tási elvek (pl. particionálás, teljesĂ­tmĂ©nyoptimalizálás Spark-ban) mĂ©lyebb ismerete.

Miért minket válassz?  


  • Rugalmas munkarend Ă©s otthoni munkavĂ©gzĂ©si lehetĹ‘sĂ©g:tĂ©nylegesen hibrid működĂ©s Ă©s rugalmas munkaidĹ‘. A home office nálunk alap, amihez kĂĽlön támogatást is biztosĂ­tunk. 
  • CĂ©lzott szakmai fejlĹ‘dĂ©s: gyakorlatorientált ĂĽzleti Ă©s digitális trĂ©ningekkel, valamint szakmai workshopokkal támogatjuk, hogy a saját tempĂłdban fejlĹ‘dhess. 
  • Komplex, kiszámĂ­thatĂł juttatási csomag: versenykĂ©pes alapbĂ©r, megbĂ­zhatĂł Ă©ves bĂłnuszrendszer, SZÉP-kártya juttatás, magán egĂ©szsĂ©gĂĽgyi szolgáltatás. Emellett cĂ©ges sportolási lehetĹ‘sĂ©gek, edzĹ‘termi kedvezmĂ©nyek Ă©s változatos egĂ©szsĂ©gmegĹ‘rzĹ‘ programok biztosĂ­tják a testi-lelki feltöltĹ‘dĂ©st. 
  • EmberközpontĂş, sokszĂ­nű közössĂ©g: befogadĂł Ă©s felelĹ‘ssĂ©gteljes vállalati kultĂşrát Ă©pĂ­tĂĽnk, ahol a megváltozott munkakĂ©pessĂ©gű kollĂ©gáink is teljes Ă©rtĂ©kű támogatást kapnak.  
  • AktĂ­v közössĂ©gi Ă©let: a jĂł hangulatot kötetlen Ă©s valĂłdi kapcsolĂłdást nyĂşjtĂł csapatĂ©pĂ­tĹ‘kkel, közös esemĂ©nyekkel Ă©s könnyen megközelĂ­thetĹ‘, patináns Nyugati tĂ©ri irodával támogatjuk. 

 

Ha te is abban hiszel, hogy a fontos kérdéseket csakis együttműködve lehet megoldani, akkor csatlakozz hozzánk!  


Jelentkezz hozzánk, és építsd tovább nálunk a karriered!


A PwC Magyarországról 


#LI-MB1 #LI-Hybrid

Medior Databricks AI/ML Specialista · Pwc

Auto apply with Likeremote