- PwC
- Budapest, Budapest
- Full-Time
- 5 days ago
Medior Databricks AI/ML Specialista.
Before you go
Before you leave us, sign up for our email alerts
We don't do job spam, just the best digital jobs delivered straight to your inbox.
Medior Databricks AI/ML Specialista: our view in 3 lines...
- The Role:This is a medior Databricks specialist role focused on data and AI platform work for enterprise clients.
- The Person:The person will build Databricks data transformation pipelines, develop and evaluate machine learning models, integrate generative AI solutions, and support PoC and pilot projects with business stakeholders.
- Requirements:The ideal candidate has minimum 2-3 years of relevant experience, at least 1 year on Databricks, strong Python and SQL skills, PySpark or Spark experience, and an active Databricks certification.
About the role
Job Description & Summary
A PwC-nél azon dolgozunk, hogy együttműködve segÃtsük ügyfeleinket a megalapozott döntések meghozatalában, hatékony működésben, és közösen formáljuk a jövÅ‘t. Ehhez az izgalmas kihÃváshoz élvezetes feladatokat és inspiráló munkakörnyezetet kÃnálunk.
Jól hangzik? Most lehetÅ‘ség van, hogy Te is csatlakozz a Data & AI Platform csapatunkhoz Medior Databricks Specialista pozÃcióba.
Technológiai tanácsadó csapatunk jövÅ‘be mutató, innovatÃv projekteken dolgozik nap mint nap. Munkánkkal a partnercégek életében történÅ‘ komoly technológiai változásokat kÃsérjük végig. Olyan projekteken dolgozunk jelenleg, mint pl. nagyvállalati adatplatformok kialakÃtása és modernizálása Databricks-en, prediktÃv és gépi tanulási modellek fejlesztése a pénzügyi, energetikai és egyéb szektorokban, valamint generatÃv AI megoldások integrálása meglévÅ‘
adatinfrastruktúrákba.
Miért izgalmas ez a lehetőség?
- A PwC Data & AI Platform csapatának dinamikusan fejlődő részéhez csatlakozhatsz, ahol Magyarország vezető szakértőitől tanulhatsz;
- Vállalati adat- és analitikai működési modelleket, folyamatokat alapjaiban formálhatsz a Databricks platform segÃtségével;
- Megismerkedhetsz a legkülönbözÅ‘bb iparágak adatvezérelt kihÃvásaival és üzleti kérdéseivel;
- Alkalmad nyÃlik a gyors fejlÅ‘désre, és munkádért versenyképes javadalmazásban részesülhetsz;
- KihÃvást jelentÅ‘ feladatok és dinamikus munkakörnyezet vár;
- Változatos feladatokkal és nagyvállalati ügyfelekkel foglalkozhatsz hazai és nemzetközi projektekben;
- MélyÃtheted tudásod a Databricks analitikai, data engineering, data science és gépi tanulási képességeiben, egészen a generatÃv AI use case-ekig.
Feladataid a következők lesznek:
- Adattranszformációs és adatelÅ‘készÃtÅ‘ pipeline-ok fejlesztése Databricks (PySpark, SQL) környezetben, elemzési és modellezési célú adatállományok kialakÃtása.
- Elemzési változók (feature-ök) létrehozása, transzformációja és validálása gépi tanulási és statisztikai modellekhez.
- Gépi tanulási modellek fejlesztése, tréningezése és kiértékelése Databricks-en (pl. MLflow használatával), az end-to-end ML lifecycle támogatása.
- Adatelemzési és data science projektek önálló és csapatban történÅ‘ végzése, juniorok irányÃtása, üzleti kérdések adatvezérelt megválaszolása.
- GeneratÃv AI és egyéb fejlett analitikai megoldások (pl. vektoradatbázisok, RAG-alapú komponensek) integrálása Databricks alapú adatplatformokba.
- Szoros együttműködés a vállalat különbözÅ‘ üzletágaival és belsÅ‘ döntéshozóival, új adatvezérelt és AI use case-ek azonosÃtása és implementálása céljából.
- Önálló felelÅ‘sségvállalás Proof of Concept (PoC) és pilot projektekben, a tervezéstÅ‘l a leszállÃtásig, senior szakértÅ‘inkkel szoros együttműködésben.
A kiválasztási folyamatban sikeres lehetsz, ha rendelkezel az alábbi kompetenciákkal:
- Szakmai Tapasztalat: Minimum 2-3 év releváns adatmérnöki, data science vagy analitikai tapasztalat, amelyből legalább 1 év kimondottan Databricks platformon szerzett gyakorlat.
- Programozás: Magabiztos Python és SQL tudás, PySpark/Spark keretrendszerben szerzett gyakorlati tapasztalat.
- Adattranszformáció: Jártasság nagy adathalmazok tisztÃtásában, transzformálásában és elemzési célú elÅ‘készÃtésében (feature engineering, aggregációk, adatminÅ‘ség).
- Gépi tanulás: Gyakorlati tapasztalat ML modellek fejlesztésében, tréningezésében és kiértékelésében (pl. scikit-learn, MLflow), a modellfejlesztési életciklus ismerete.
- Databricks Ökoszisztéma: Delta Lake, Databricks Notebooks, Databricks Workflows és a Lakehouse/Medallion architektúra alapvető ismerete és használata.
- MinÅ‘sÃtés: Érvényes Databricks certifikáció (pl. Databricks Certified Data Engineer Associate vagy Machine Learning Associate) megléte fontos szempont a kiválasztás során.
- Felhő platform: Legalább egy nagy felhőplatform (Azure, AWS vagy GCP) mélyebb, gyakorlati ismerete – a másik két platform ismerete sem hátrány, sőt.
- SzoftverfejlesztÅ‘i Szemlélet: ErÅ‘s analitikus gondolkodás, CLEAN kód Ãrására való törekvés, verziókövetés (Git) ismerete.
- Személyes Kompetenciák: Kiváló csapatjátékos vagy, de képes vagy önállóan is felelÅ‘sséget vállalni. ProaktÃv, megoldásorientált hozzáállás jellemez.
- Nyelvtudás: Magabiztos, legalább középfokú angol nyelvtudás.
A pályázatok elbÃrálásánál elÅ‘nyt jelent:
- Data engineer jellegű Databricks tapasztalat: adatingestion és orchestration pipeline-ok (pl. Delta Live Tables, Databricks Workflows), Unity Catalog használata, adatgovernance és adatminÅ‘ségi keretrendszerek kialakÃtása.
- AI assisted development eszközök (pl. GitHub Copilot, Genie Code) napi szintű, gyakorlati használatában szerzett tapasztalat a fejlesztési munka felgyorsÃtására.
- Gyakorlati tapasztalat generatÃv AI és LLM-alapú megoldások Databricks-en történÅ‘ integrálásában (pl. vektoradatbázisok, RAG-alapú komponensek).
- Magasabb szintű vagy több Databricks minÅ‘sÃtés (pl. Professional szintű, illetve több domain lefedése – data engineering és machine learning egyaránt).
- Jártasság MLOps eszközökben és gyakorlatokban (MLflow, CI/CD ML pipeline-okhoz).
- Statisztikai modellezésben és fejlett gépi tanulási algoritmusokban (pl. idősoros predikció, klasszifikáció, klaszterezés) szerzett gyakorlati tapasztalat.
- Több felhőplatformon (Azure, AWS, GCP) szerzett gyakorlati tapasztalat, illetve a Databricks felhő-specifikus szolgáltatásainak ismerete.
- Adatvizualizációs eszközök (pl. Power BI) ismerete és üzleti riportok, dashboardok készÃtésében szerzett tapasztalat.
- Big data architektúrák és elosztott számÃtási elvek (pl. particionálás, teljesÃtményoptimalizálás Spark-ban) mélyebb ismerete.
Miért minket válassz? Â
- Rugalmas munkarend és otthoni munkavégzési lehetÅ‘ség: ténylegesen hibrid működés és rugalmas munkaidÅ‘. A home office nálunk alap, amihez külön támogatást is biztosÃtunk.Â
- Célzott szakmai fejlÅ‘dés: gyakorlatorientált üzleti és digitális tréningekkel, valamint szakmai workshopokkal támogatjuk, hogy a saját tempódban fejlÅ‘dhess.Â
- Komplex, kiszámÃtható juttatási csomag: versenyképes alapbér, megbÃzható éves bónuszrendszer, SZÉP-kártya juttatás, magán egészségügyi szolgáltatás. Emellett céges sportolási lehetÅ‘ségek, edzÅ‘termi kedvezmények és változatos egészségmegÅ‘rzÅ‘ programok biztosÃtják a testi-lelki feltöltÅ‘dést.Â
- Emberközpontú, sokszÃnű közösség: befogadó és felelÅ‘sségteljes vállalati kultúrát épÃtünk, ahol a megváltozott munkaképességű kollégáink is teljes értékű támogatást kapnak. Â
- AktÃv közösségi élet: a jó hangulatot kötetlen és valódi kapcsolódást nyújtó csapatépÃtÅ‘kkel, közös eseményekkel és könnyen megközelÃthetÅ‘, patináns Nyugati téri irodával támogatjuk.Â
Â
Ha te is abban hiszel, hogy a fontos kérdéseket csakis együttműködve lehet megoldani, akkor csatlakozz hozzánk! Â
Jelentkezz hozzánk, és épÃtsd tovább nálunk a karriered!
#LI-MB1 #LI-Hybrid

