Betöltés
AI gyakornok
Pozitív szemlélettel működünk a biztosítási piac meghatározó szereplőjeként több mint 30 éve, és a multinacionális környezet mellett is megőriztük családias hangulatunkat.
Arra törekszünk, hogy érezd, mindig számíthatsz ránk! Adunk a véleményedre, értékelünk téged és a munkád. Nyitottak vagyunk az ötleteidre, megkérdezünk és meghallgatunk.
Beilleszkedésed önkéntes Groupamás kollégáink segítik, akikre bátran támaszkodhatsz a kezdeti időszakban.
Nálunk jó kezekben vagy!
Aktív hallgatói jogviszony mellett, heti 20–30 órában | Budapest | hibrid munkavégzés
Miért érdemes nálunk kezdened?
A vállalat AI stratégiájának egy része a mi csapatunknál van, így itt nem egy már kész rendszer üzemeltetője leszel, hanem részese annak, ahogy az irány kialakul.
- Ott leszel, ahol az AI-ról szóló döntések születnek. Nálunk fut össze, mit érdemes kipróbálni, mi kerülhet éles használatba, és mi az, ami szabályozott környezetben nem járható út. Ezekbe a beszélgetésekbe az első hetektől belelátsz.
- Valódi kérdésekkel fogsz dolgozni. Nem előre megírt gyakorlófeladatok várnak, hanem olyan kérdések, amelyekre a csapatnak is most kell megtalálnia a választ — és ebben számítunk rád.
- Hozzáférsz olyan eszközökhöz, amikhez otthon nem. Vállalati AI szolgáltatások, tesztkörnyezet, saját infrastruktúrán futtatott modellek
Kit keresünk?
- Olyan hallgatót, aki jól kommunikál és rendet tud tartani — és közben érdeklik az AI modellek, agentek, workflow-k, nem csak felhasználóként.
- Fontos, hogy érthetően el tudd magyarázni nem informatikus kollégáknak is, mire jó és mire nem jó egy AI eszköz, és hogy amit elvállalsz, az határidőre, dokumentáltan készüljön el. A technikai tudást nálunk is lehet fejleszteni — de az alapokra, a kíváncsiságra és a precizitásra szükségünk van.
Milyen feladatok várnak rád?
AI-támogatás a kollégáknak
AI-támogatás a kollégáknak
- Használati segédletek, rövid útmutatók és belső „hogyan csináld" anyagok készítése azoknak a kollégáknak, akik a mindennapi munkájukban használnák az AI-t — a jóváhagyott eszközökhöz.
- Prompt-minták és jó gyakorlatok gyűjtése, rendszerezése, karbantartása egy közösen használt belső tudástárban.
- Rövid bemutatók, konzultációk, „kérdezz-felelek" alkalmak tartása kollégáknak; a visszajelzéseik és tipikus elakadásaik összegyűjtése.
- Felmerülő AI felhasználási ötletek (use case-ek) összegyűjtése, rendszerezése, előkészítése a csapat döntéséhez.
AI-technológia mélyebben
- A modellek és eszközök piacának rendszeres követése, a csapat számára releváns újdonságok rövid, lényegre törő összefoglalása.
- Modellek összehasonlító kipróbálása tesztkörnyezetben, a tapasztalatok dokumentálása.
- Proof-of-concept megoldások támogatása: tesztadatok előkészítése, eredmények kiértékelése, dokumentálása.
Koordináció, tervezés, adminisztráció
- A csapat backlog listájának kezelése: feladatok felvétele, rendszerezése, státuszok naprakészen tartása.
- A csapat napi adminisztrációs feladatainak támogatása.
- A rövid távon fontos feladatok heti előrehaladásának követése: az ehhez kapcsolódó megbeszélések megszervezése és megtartása, emlékeztetők írása, a szükséges dokumentációk elkészülésének figyelemmel kísérése.
Bekapcsolódás a csapat DevOps munkájába (érdeklődés szerint)
- A csapat nem kizárólag AI-jal foglalkozik: klasszikus DevOps és platformfejlesztési munka is zajlik nálunk — OpenShift és konténerek, Ansible-alapú automatizálás, CI/CD és GitOps folyamatok. Ha érdekel, ezekbe is belekóstolhatsz:
- Részvétel a csapat szakmai egyeztetésein, megoldástervezési megbeszélésein.
- Kisebb, jól körülhatárolt automatizálási vagy dokumentációs feladatok elvállalása mentori felügyelet mellett.
- Annak megértése, hogyan épül fel és hogyan működik egy nagyvállalati, szabályozott platformkörnyezet.
Mit várunk el?
- Aktív hallgatói jogviszony, heti 20–30 óra rendelkezésre állás (a vizsgaidőszakra rugalmasan tervezünk).
- Informatikai, adattudományi, mérnöki vagy hasonló képzés.
- Erős kommunikációs készség magyarul: érthető írás, tiszta szóbeli magyarázat, türelem a nem informatikus kollégákkal.
- Rendszerezettség és megbízhatóság: ami rád van bízva, az nem vész el.
- Valódi érdeklődés az AI modellek iránt, a felhasználói szinten túl is.
- Alapszintű technikai tudás, amire építeni tudunk:
o Python alapok (szkriptelés szintjén),
o REST API hívás értelmezése, kipróbálása,
o jártasság vagy legalább kipróbálási szándék lokális modell futtatásában (pl. Ollama, LM Studio),
o a RAG és a prompt-tervezés alapfogalmainak ismerete. - Angol nyelvtudás szakmai anyagok olvasásához.
Nem várjuk el, hogy mindezt már készen hozd — azt viszont igen, hogy amit nem tudsz, azt meg akard tanulni.
Mi jelent előnyt?
- Git ismeret, Markdown-alapú dokumentálás.
- Linux alapok, konténerek (Docker/Podman) ismerete.
- Korábbi tapasztalat oktatásban (pl. demonstrátorként) vagy hallgatói szervezetben.
- Bármilyen saját projekt, amiben AI-t használtál — akkor is, ha nem lett kész.
Amit kínálunk
- Rálátás egy nagyvállalat AI stratégiájára belülről, a döntések közeléből — ez ritkán elérhető gyakornoki szinten.
- Mentorálás: nem magadra hagyva, hanem kijelölt mentorral, rendszeres visszajelzéssel.
- Rugalmas munkaidő a tanulmányaidhoz igazítva, hibrid munkavégzés.
- Valódi feladatok, amiknek van felhasználója.
- Továbblépési lehetőség: az elmúlt években több kollégánkat is a gyakornoki programból választottuk ki, így ez a lehetőség középtávon előtted is nyitva állhat!
- Kitekintés az AI-on túl: a csapat DevOps és platformfejlesztési munkájába (OpenShift, konténerek, automatizálás, CI/CD) érdeklődés szerint bekapcsolódhatsz.
- Szakmai közösség: belső AI fórum, csoportszintű (nemzetközi) AI kezdeményezésekbe való bekapcsolódás lehetősége.
Önéletrajzod mellett oszd meg velünk néhány mondatban, hogy mi volt a legérdekesebb dolog, amit AI-jal csináltál!
Állás adatai
| Állás azonosító: | 2200 |
|---|---|
| Pozíció pontos megnevezés: | AI gyakornok |
| Munkavégzés helye: | Budapest |
| Szakterület: | Termékmenedzsment, Marketing és IT |
| Szerződés típusa: | Határozatlan idejű munkaszerződés |
| Napi munkaidő: | 4 órában |