- Stabil munkahely
- Teljesítmény alapú ösztönző
- Folyamatos szakmai fejlődési és képzési lehetőség
- Egészségügyi szolgáltatások, szakorvosi ellátáshoz való hozzáférés
- Cafeteria (SZÉP kártya)
- Utazási költségtérítés
- All You Can Move SportPass
- A közigazgatási határon kívülről történő munkába járás esetén 86 %-ban téríti
- A saját gépjárművel történő munkába járás esetén a maximálisan adómentesen adható 30 Ft/km összeget fizeti
- MÁV közlekedésre 25 év felett: belföldi, vagy határon átmenő országos közforgalmú vasút 2. kocsiosztályán 50%-os kedvezmény
- Az alapszabadságon felüli többletszabadság, melynek mértéke a munkakör és a közszolgálati jogviszony időtartama alapján eltérhet
Adatmérnök
Elvárások
Felsőfokú informatikai, gazdasági vagy műszaki végzettség
Datalake architektúrák tervezése és építése (raw → curated → serving rétegek)
ETL/ELT folyamatok fejlesztése és üzemeltetése
Apache Spark (batch és/vagy streaming) gyakorlatias használata
SQL haladó szintű alkalmazása (optimalizálás, window functionök)
Linux alapú rendszerek magabiztos kezelése
Legalább egy orchestration eszköz használata (pl. Airflow)
Relációs adatbázisokkal szerzett tapasztalat (pl. PostgreSQL, SQL Server, Oracle)
Python alapú adatfeldolgozás és scriptelés
Aktív angol nyelvtudás szóbeli és írásbeli kommunikációhoz
Az elbírálásnál előnyt jelent
MPP rendszerek és query engine-ek ismerete
Kafka vagy más streaming platform tapasztalat
Hadoop ökoszisztéma (Hive, HBase, YARN) ismerete
CI/CD pipeline-ok kialakításában szerzett tapasztalat
Data governance, metadata kezelés és lineage eszközök ismerete
Konténerizáció és orchestration (Docker, Kubernetes)
On-premise objektumtár megoldások (pl. MinIO, Ceph, Dell ECS)
Monitoring és logging eszközök használata (Prometheus, Grafana, ELK, Splunk)
Ellátandó főbb feladatok
- Részvétel Massively Parallel Processing (MPP) alapú adatfeldolgozási megoldások tervezésében és fejlesztésében
- Közreműködés Datalake architektúra kialakításában (PoC → pilot → éles üzem)
- Aktív részvétel kutatás-fejlesztési (K+F) projektekben
- Adatfeldolgozási folyamatok tervezése és implementálása
- Munkacsoportok technológiai támogatása, együttműködés BI, Data Science és IT üzemeltetési területekkel
- Dokumentációk készítése üzemeltetési és architekturális szinten egyaránt.