1 day ago
Budapest, HungarySenior
Responsibilities
- Komplex LLM-, RAG- és agentikus AI-megoldások célarchitektúrájának megtervezése, szakmai irányítása és produkciós bevezetése.
- Coding agent skillek, MCP-szerverek, agent harness és runtime komponensek, valamint routing-, memory-, tool- és evaluációs megoldások kialakítása.
- Nyelvi, embedding- és Transformer-modellek alkalmazása, finomhangolása és értékelése, beleértve számítási, hardver- és költségigényük becslését.
- Komplex ML-, deep learning-, NLP-, idősoros és optimalizálási megoldások fejlesztése, felülvizsgálata és üzleti kockázatainak értékelése.
- Produkciós modellkiszolgálási, adat-, MLOps-, Kubernetes-, felhő- és observability-architektúrák kialakítása.
- Több projekt megtervezése, priorizálása és szakmai koordinálása.
- Megoldási alternatívák, üzleti értékek, kockázatok és trade-offok bemutatása ügyfél- és vezetői fórumokon.
- Kollégák szakmai és egyéni mentorálása, kód- és architektúra-felülvizsgálat, valamint szakmai standardok kialakítása.
Requirements
- Legalább 8 év releváns tapasztalat AI Engineering, Machine Learning, Data Science vagy összetett szoftverrendszerek fejlesztése területén.
- Architekturális szintű Python- és SQL-ismeret, valamint skálázható, tesztelhető és karbantartható rendszerek tervezésében szerzett gyakorlat.
- Mély gyakorlati tapasztalat LLM-, RAG-, context engineering-, MCP- és agentikus architektúrákkal.
- Komplex Machine Learning-, deep learning- és NLP-módszerek, valamint PyTorch, TensorFlow vagy kapcsolódó keretrendszerek magabiztos használata.
- Produkciós MLOps, modellkiszolgálás, Docker, Kubernetes, CI/CD, cloud és monitorozás gyakorlati ismerete.
- Önálló architekturális tervezési, kockázatalapú gondolkodási, projektbecslési, szakmai koordinációs és mentorációs tapasztalat.
- Felsőfokú, technikai és ügyfélegyeztetésre, valamint szakmai prezentációra alkalmas angol nyelvtudás.
- Felsőfokú végzettség.
- Előny a saját agent harness, runtime, többagentes rendszer vagy MCP-integrációs réteg fejlesztésében szerzett tapasztalat.
- Előny az LLM- vagy embedding-modellek PEFT, LoRA vagy hasonló módszerrel történő finomhangolásában szerzett gyakorlat.
- Előny a Terraform, GPU-képes Kubernetes, Airflow, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, produkciós serving platformok, multi-modell serving, kvantálás, ONNX, elosztott adatfeldolgozás vagy CUDA-alapú optimalizálás ismerete.
- Előny a cross-team szakmai standardok, platformkomponensek vagy AI Engineering közösség kialakításában szerzett tapasztalat, illetve PhD vagy kutatási tapasztalat.
Benefits
- Korszerű, nagyvállalati LLM- és agentikus AI-megoldásokon végzett gyakorlati munka.
- Helyi GPU-klaszter és kapcsolódó fejlesztési, modellezési és MLOps-infrastruktúra.
- Szakmailag erős csapat, tudásmegosztás, képzések és konferenciák.
- Stabilitás és fejlődési lehetőségek Magyarország egyik legnagyobb pénzügyi szereplőjénél.
- Átfogó képzési rendszer és karrierfejlődési támogatás.
- Versenyképes juttatási és cafeteria csomag.
- Magán-egészségbiztosítás, valamint egészségpénztári és önkéntes nyugdíjcélú megtakarítások támogatása.
- Munkatársi kedvezmények mobiltelefonra, lakáshitelre, bankszámlára és üdülésre.
- Hibrid munkavégzés Budapesten, a XIII. kerületben.
Categories
About OTP Bank
OTP Bank is a Hungarian public bank that provides retail, private, and corporate banking, savings, investment funds, and auto financing to consumers and businesses. Headquartered in Budapest and founded in 1949, it anchors OTP Group’s operations across Central and Eastern Europe, serving nearly 17 million customers in more than 10 countries and running over 350 branches in Hungary. Revenue comes from deposits, lending, payments, asset management, and digital banking services.