Skip to content
Artwork for LifeInTech

LifeInTech

EPAM Hungary

A tech világa, belülről. Ez a LifeInTech, az EPAM podcast csatornája, ahol valós történeteken keresztül, első kézből ismerheted meg az IT világát. Beszélgetünk technológiákról, egyenes és kacskaringós karrierutakról, a hétköznapokról, sikerekről (néha kudarcokról) és a jövőről.

Play
  • 21 episodes
  • fortnightly
  • Avg 42 min
  • Hungarian
Counted on this page — what you have heard stays on this device, so it is not something the list can be paged by.
  • Wednesday · 49 min

    People Management az AI korában – Bizalom, tudásmegosztás és alkalmazkodás

    Hogyan változik a People Management szerepe a gyorsan változó technológiai világban - erről beszélt legújabb LifeinTech epizódunkban Branyiczki Imre (Director, Head of People). Szó esett bizalomról, tudásmegosztásról, a kérdezés kultúrájáról, pszichológiai biztonságról és arról is, hogyan lehet felkészülni az AI által turbó gyorsaságra kapcsolt változásokra. 00:00 – Mit jelent ma a People Management 05:05 – A vezető mint People Manager 07:19 – Hogyan működik a People Partner rendszer 09:27 – Miért fontos, hogy az embert is lássuk 11:20 – Tudásmegosztás és bizalom 13:09 – Hogyan mérhető a bizalom és a munkatársi elégedettség 17:04 – Hibrid munkavégzés: működik-e a bizalom távolról 22:24 – Tudásmegosztás, kérdezés és pszichológiai biztonság 30:05 – Miért fontos jól kérdezni 35:09 – AI, változás és alkalmazkodás 40:23 – Megjósolható-e a jövő 43:39 – Hogyan alkalmazkodjunk a bizonytalansághoz

  • August 12 · 33 min

    Automata tesztelés az AI korszakában – Hogyan változik a tesztelők szerepe? | LifeInTech

    Pércsi Botonddal (Lead Software Test Automation Engineer) beszélgetünk arról, hogyan alakult át az automata tesztelés az elmúlt években, milyen szerepet játszik ma az AI a mindennapi munkában, és miért fontosabb, mint valaha a tesztelők szakmai tudása, kíváncsisága és problémamegoldó szemlélete.Ha szeretnéd te is elindítani karriered Automated Testing területen, csekkold az EPAM Campus ingyenes, online programjait:https://epa.ms/pNUJmxTovábbi epizódok: https://open.spotify.com/show/5uSqakpD7f8i68trtQM0UOLifeInTech podcast by EPAM Facebook csoport: https://www.facebook.com/groups/882633616403649LifeInTech blog: https://epa.ms/lifeintechblog00:00 Mi az automata tesztelés, és hogyan változtatja meg az AI a szakmát?03:40 Hogyan segíti a mesterséges intelligencia a tesztelők mindennapi munkáját?07:12 Milyen készségek kellenek ahhoz, hogy valaki jó automata tesztelő legyen?10:20 A minőség iránti szemlélet és a tesztelői gondolkodásmód12:40 Elveszi vagy éppen megsokszorozza a munkát az AI?15:05 Karrierutak és fejlődési lehetőségek automata tesztelőként az EPAM-nál20:25 AI-ügynökök, szakmai közösség és a tesztelés jövője29:20 Mit tanít a repülés és a búvárkodás a minőségről és a tesztelői szemléletről?

  • July 9 · 28 min

    Software Engineerből AI Engineer: Milyen készségek kellenek? | LifeInTech

    LifeInTech podcast vendége Apponyi Zsolt, Lead AI Engineer, akivel arról beszélgettünk, milyen mindennapi feladatai vannak az AI Engineer-nek, milyen tudásra és készségekre van szükség ehhez a szerepkörhöz, miként épül be a mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztésbe. Mit jelent az AI Engineer szerepkör? Az AI Engineering a klasszikus szoftverfejlesztési életciklus kiterjesztése. Míg egy átlagos felhasználó a mesterséges intelligenciát csupán eszközként használja, addig egy AI Engineer magát az AI-t integrálja a nagyvállalati szoftverekbe aktív, döntéshozó komponensként. A szerepkör betöltéséhez elengedhetetlen a stabil szoftverfejlesztői háttér, a rendszerszintű problémamegoldó képesség és a folyamatos kíváncsiság az új technológiák iránt.Ha szeretnél Te is AI Engeer-ként dolgozni, nézd meg nyitott pozícióinkat itt: https://epa.ms/4L6eD8További epizódok: https://youtube.com/playlist?list=PLK23pc56HERNHx_dMmz_znsbuhpk5C8le&si=bkEFqNcK3_W8Gt8XLifeInTech blog: https://epa.ms/lifeintechblog00:00 – Mit jelent az AI Engineering?01:16 – Mit csinál egy AI Engineer?04:20 – Milyen út vezet az AI Engineer szerepkörig?06:41 – Milyen tudás és készségek szükségesek?09:18 – Mi az a RAG, és hogyan működik?11:29 – Hogyan lehet valakiből AI Engineer?16:00 – Az AI Engineer mindennapi feladatai20:33 – Kinek való ez a szerepkör, és mit hozhat a jövő?

  • June 24 · 49 min

    AI és vezetés a technológiában – Hogyan változtatja meg a Delivery területet az AI? | LifeInTech

    Az epizód vendége Fejes Róbert (Director, Delivery Management), akivel arról beszélgettünk, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztést, a csapatok működését és a vezetői szerepeket. Szó esik az AI által kínált lehetőségekről, a bizonytalanság kezeléséről, a változásmenedzsmentről és arról is, hogyan lehet egy szervezetet felkészíteni a technológiai átalakulásra.00:00 – Miért nem kell feltalálni a kereket?01:04 – Mit csinál a Delivery Manager?07:13 – Hogyan változott a szoftverfejlesztés az elmúlt években?12:41 – Az AI megjelenése és az első nagy fordulópont17:20 – Miért nem elegendő, ha az AI tud kódot írni?21:03 – Félelem vagy lehetőség? Az AI emberi oldala28:22 – Kísérletezés, tanulás és alkalmazkodás a szervezetekben39:12 – Dark Factory és a szoftverfejlesztés jövője45:27 – Hogyan kommunikáljuk a bizonytalanságot?

  • June 10 · 35 min

    LLM vs. SLM: Miért elég gyakran egy kis nyelvi modell is?

    Tőzsér Barnabással (Business Analysis Manager) a kis és nagy nyelvi modellek közötti különbségekről, a valódi üzleti értékteremtésről, az adatbiztonsági és fenntarthatósági szempontokról, valamint az AI-rendszerek várható jövőjéről beszélgetünk. 00:00 Mik azok a kicsi és nagy nyelvi modellek? 00:47 Mi az a nyelvi modell és hogyan működik valójában?03:12 Az AI fejlődése és az OpenAI szerepe a piac átalakulásában 08:56 Hol vannak még lehetőségek az AI-piacon és miért bukik el sok projekt? 11:15 Kicsi vagy nagy modell? A költség–teljesítmény dilemma 14:51 Valós üzleti példák 19:42 Szuverén AI, adatbiztonság és helyben futó modellek 24:42 Green AI: mennyire környezetterhelő egy AI-kérdés?28:01 Mikor kell valóban nagy nyelvi modellt használni? 30:58 A jövő: hibrid rendszerek, ahol a nagy és kis modellek együtt dolgoznak 32:49 AGI, szuperintelligencia és az AI következő nagy ugrása

  • May 27 · 47 min

    Well-being, AI szorongás és tudatosság a mindennapokban | LifeInTech

    Az EPAM-nál a május a well-being hónapja. 💙 Mit tehetünk a mentális és fizikai jóllétünkért? Hogyan tartsuk meg a kapcsolatot önmagunkkal ebben a gyorsan változó világban és milyen módon oldjuk fel a szorongásunkat az AI-jal kapcsolatban? A #LifeInTech podcast legújabb adásában Kárpáti Judit beszélgetőtársai Kertész Máté (Senior Client Engagement Manager) és Olajos Zsolt (Associate Manager, Talent Development). A fókuszban a munkahelyi jóllét, a bizonytalanság elfogadása és a gyakorlati megküzdési stratégiák állnak. Timetags: 0:00 – Teaser és bevezető: Mit jelent ma a vállalati és egyéni jóllét? 4:03 – Kinek a felelőssége a well-being? Munkahelyi környezet és egyéni döntések 9:43 – A vezetők szerepe és a megosztott felelősségvállalás 12:14 – Hogyan nézzünk szembe a bizonytalansággal és a félelmekkel? 16:51 – Mesterséges intelligencia (AI) okozta szorongás a mindennapokban 21:11 – Kapcsolódás a testünkhöz: Az elfojtott érzelmek fizikai hatásai 25:47 – Gyakorlati tipp a mindennapokra: Kétperces testpásztázás 28:13 – A meditáció valódi célja és az érzelmek megélése 33:16 – A tökéletes mentális jóllét csapdája és az önegyüttérzés ereje 38:00 – Idealizált életképek és a negatív érzelmek elfogadása 43:23 – A munkahelyi jóllét társadalomformáló hatása és zárógondolatok

  • May 13 · 28 min

    Etikus AI és női nézőpontok a fejlesztésben; UX, felelősség és torzítások - Rosenfeld Anna Julival

    Rosenfeld Anna Juli Lead UX designerrel arról beszélgettünk, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia a tervezési folyamatokat, és miért vált kulcskérdéssé az AI etika, miért fontos a diverzitás és a női perspektíva az AI-rendszerek fejlesztésében. Az adásban szóba kerülnek az algoritmikus torzítások és az emberi kontroll szerepe is. 00:00: AI a UX designban 02:15: Jó és rossz UX, manipuláció a felületeken 05:30: Mit jelent az AI etika? 09:45: Szabályozás és digitális tudatosság 13:20: Emberi kontroll az AI döntései felett 16:45: Torzítások és kritikai gondolkodás 20:20: Nők és diverzitás az AI fejlesztésében 24:50: Az AI jövője: veszélyek és lehetőségek

  • April 29 · 44 min

    Az AI szerepe az IT‑szektor átalakulásában: merre tart a szakma? | Végh Norbert, Country Head

    Végh Norbert-tel, az EPAM Country Head-jével utoljára 5 éve, a pandémia után beszélgetünk. Ezúttal arról számolt be, hogyan alakult át az IT világa, és milyen hatással van az AI az üzletre és a fejlesztői munkára. Az epizódban szó esik növekedésről, bizonytalanságról és arról, miért a tanulási képesség lett a legfontosabb versenyelőny az EPAM szerint.00:00 – Bevezetés, gyorsuló technológia, az alkalmazkodás kényszere01:30 – Az EPAM ma; globális jelenlét és növekedés05:30 – 5 év változásai: Covidtól az AI-ig10:00 – Tanulás mint versenyelőny és szervezeti alap15:30 – AI a működésben: agentek és belső használat20:00 – Folyamatos irányváltás: így működik egy adaptív szervezet25:00 – Piaci helyzet és ügyféligények átalakulása32:00 – Juniorok szerepe az AI korszakban36:00 – Új fejlesztői elvárások és a „dark factory” koncepció41:30 – AI mint növekedési motor, jövőbeli kilátások

  • April 16 · 1 hr

    AI, generációk, multikulturális csapatok – erre készül a HR 2026-ban

    Ebben az epizódban Széni Zoltán, az EPAM EMEA és APAC régiókért felelős HR vezetője beszél arról, hogyan alakul át a HR szerepe egy bizonytalan, technológia‑vezérelt világban.További epizódok: 00:00 – Intro, bemutatkozás 02:40 – Geopolitika és globális hatások a piacra 07:45 – Hatások, amelyek most alakítják a HR-t 14:20 – Globális vs. lokális HR: hol húzódnak a határok? 16:40 – Sokszínűség és inkluzivitás a munkahelyen 19:30 – Home office, iroda, hibrid: hol tartunk 2026-ban?25:00 – Több generáció egy munkahelyen 39:30 – AI a HR-ben 56:00 – A HR valódi szerepe: érték, felelősség és tudatos döntések

  • March 25 · 40 min

    Agentic AI a gyakorlatban: az AI már nem csak válaszol, hanem cselekszik is - AI sorozat #3

    Mi a különbség a generatív AI és az agentek között, és hogyan jutunk el odáig, hogy az AI már nem csak válaszol, hanem cselekszik is? Ebben az epizódban Nedbál Attila, Lead Systems Engineer mutatja meg, hogyan alakítja át az Agentic AI a fejlesztést, a tanulást és a mindennapi munkavégzést.00:00 Miért érdemes kézzel kezdeni az AI használatát00:36 Bevezetés – mi az Agentic AI?01:15 Generatív AI vs. agentek03:29 Hogyan működik egy agent a gyakorlatban?05:47 AI a fejlesztésben – kódtól az automatizálásig10:12 Az agentek megjelenése és áttörése23:44 AI a tanulásban – új módszerek28:05 Kockázatok és mire figyeljünk37:02 Tanácsok kezdőknek és haladóknak

  • March 11 · 53 min

    Hogyan kérdezz jól az AI-tól? – Promptolás, modellek és az AI használata a gyakorlatban, Szűcs Attila Data Solution Architect-el beszélgettünk

    Az AI használata ma már nem csak technológiai kérdés, hanem kommunikációs készség is: a jó prompt sokszor fontosabb, mint maga az eszköz. Ebben az epizódban arról beszélgetünk, hogyan lehet hatékonyan együtt dolgozni a mesterséges intelligenciával, a hétköznapi problémamegoldástól az iparági alkalmazásokig. 00:00 AI mint asszisztens: miért rajtunk múlik a válaszok használata 01:05 Mi az a prompt és hogyan kommunikálunk ma a gépekkel, hogyan változott a számítógépekkel való kommunikáció a nyelvi modellek megjelenésével. 06:00 A jó prompt három alapeleme 09:00 AI mint gondolkodó partner: tanulás és problémamegoldás 12:00 Mire érdemes használni az AI-t és mire nem, miért érdemes inkább együtt gondolkodni vele, nem pedig kész válaszokat várni. 17:00 AI modellek és különbségeik: ChatGPT, Gemini, Claude 28:00 AI kontra kereső: hogyan használjuk együtt őket 33:30 Hogyan használják a cégek az AI-t a háttérfolyamatokban, chatbotok, automatizálás és valós iparági példák 37:00 AI mint munkatárs, közös munka fájlokon és projektekben 39:30 Hogyan lehet lépést tartani az AI hihetetlen tempójával

  • February 18 · 39 min

    AI a mobilfejlesztésben: eszköz, partner vagy paradigmaváltás? - AI sorozat #1

    A csatorna legújabb podcast epizódjában Jenei Viktor, Engineering Manager-rel arról beszélgettünk, hogyan épül be a mesterséges intelligencia a mobilfejlesztés mindennapi folyamataiba. Viktor bemutatja az AI használatának szintjeit és a hatékonysági előnyöket és kockázatokat. Szó esik arról is, miért marad kulcsszerepe az emberi kreativitásnak és szakértelemnek az AI korszakában.0:00 Bevezetés és a téma kontextusa: AI és mobilfejlesztés4:20 Hogyan jelenik meg az AI a fejlesztők mindennapi munkájában9:00 Tanulási folyamat és az AI-eszközök gyors fejlődése12:00 Hatékonyság, szemléletváltás és szervezeti kihívások16:00 Kockázatok, kontroll és a fejlesztői készségek megőrzése20:50 Paradigmaváltás és szakmai tapasztalatok: hol hozza a legtöbb értéket az AI

  • February 4 · 33 min

    Mit csinál... a Sales-es? - Vanya Mihály, Senior Partner Sales Specialist

    Nem minden út vezet egyenesen az IT világába, de Vanya Mihály (Senior Partner Sales Specialist) példája bizonyítja: van olyan kerülőút, ami megéri. Ebben az epizódban arról beszélgettünk, hogyan válik a puszta kíváncsiság és az alkalmazkodókészség a legerősebb karrierépítő eszközzé. Mihály elmeséli, hogyan segítette a tanulás iránti vágy és friss szemléletmód abban, hogy pedagógus háttérrel megtalálja a helyét az értékesítésben. Őszinte beszélgetés fejlődésről, karrierváltásról és miért is érdemes néha a járatlan utat választani. 00:00 Bemutatkozás 02:27 Pedagógusból Sales-es 08:23 Készségek és erősségek 10:15 Első EPAM-os lépések 13:00 A siker kulcsai 16:06 Mit csinál az IT Sales-es 19:00 Sales struktúra az EPAM-nál, tudás, fejlődési lehetőségek 24:00 Küzdelmek és sikerek 30:29 Tanács kezdőknek

  • January 21 · 35 min

    Mit csinál a Business Analyst - Katona Norbert, Lead Business Analyst-el beszélgettünk

    Ebben az epizódban Katona Norberttel beszélgettük a Business Analyst szerepkörről. Szó esett a szakma esszenciájáról, kihívásokról és természetesen az AI-ról. 00:00 Karrier az EPAM-ig 06:55 BA feladatok 09:43 EPAM sajátosságok, szakmai háttér, tudás alapok 12:45: Készségek, munkafolyamatok, kommunikáció 19:51: Hol kezdődik és hol ér véget a BA munkája a projektben

  • Dec 3, 2025 · 47 min

    Ezek forgatták fel az IT-t az elmúlt 25 évben 2. rész - Marinescu Mónika és Oláh Péter

    Mónika és Péter mindketten tanúi voltak a magyarországi EPAM elmúlt 20+ évének. Fejlesztőből vezetővé váltak és nyomon követték, megélték azt, ahogyan egy induló vállalkozásból a világ egyik legnagyobb tech cége lett az EPAM. Tapasztalataikról, fejlődési utakról, változásról beszélgettünk az évfordulós podcast minisorozatunk második epizódjában. 01:28 - Beszélgetés résztvevőinek bemutatása 02:21 - A kezdeti idők, projektek, körülmények 10:30 - Nők az IT-ban- 25 éve és ma 13:38 - Kis cégektől a globális ügyfelekig 19:14 - Az emberi tényező a fejlesztésben, egyéni fejlődési utak 37:49 - Tudásmegosztás alakulása és fejlődése az évtizedek alatt 41:54 - Fejlesztők egykor és ma

  • Oct 29, 2025 · 48 min

    Cloud & DevOps Suli 2. rész: Cloud technológiák - Bencze Gábor és Csörsz Máté, Systems Engineer-ek

    A háromrészes sorozat második részében két senior szakember beszél a nagy cloud szolgáltatók hatásairól, arról, hogyan befolyásolja az AI a szerepkörük feladatait, a mindennapi munkavégzést. Beszélnek a pályakezdők jellemző akadályairól és kihívásairól, a lehetséges karrierutakról és abba is betekintést engednek, mit jelent a költségoptimalizálás a szakterületükön, az EPAM-nál.00:00 - A pályakezdő DevOps-osok kihívásai06:45 - Struktúra és szerepkörök, csapatok az EPAM-nál10:58 - Alapok és technológiák17:35 - Cloud szolgáltatók hatásai23:49 - Költségek és költségoptimalizálás31:17 - Az AI hatásai a szakmára38:47 - Lehetséges karrierutak, személyes példákkal

  • Oct 29, 2025 · 51 min

    Cloud & DevOps Suli, 1. rész: Core DevOps - Révész Ádám, Lead System Engineer

    A háromrészes sorozat legelső epizódjában bemutatjuk, pontosan mi is a DevOps, mi a DevOps mérnökök szerepe a projektben és a fejlesztési folyamatban, milyen készségekkel érdemes rendelkeznie annak, aki erre a területre készül és kiderül az is, milyen pályakép, karrierlehetőség kínálkozik a pályakezdőknek ezen a pályán. 00:00 - Szakmai életút 08:29 - Mi a DevOps, mit takar az EPAM-nál a DevOps-os szerepkör? 11:16 - Hol tart ma a DevOps? Hogyan viszonyulnak a szakemberei az operációs rendszerekhez? 21:38 - Szükséges készségek; emberi, szakmai 33:19 - Mi is a DevOps kultúra? 38:00 - Első lépések pályakezdőként, lehetőségek a szakmában és jövőkép

  • Oct 1, 2025 · 34 min

    A Java technikai interjúk kulisszatitkai - Fazekas Péter, tech interjúztatóval beszélgettünk

    Megtudhatod, hogyan készülj fel a Java technikai interjúra szakmailag, mire kíváncsiak az interjúztatók és mire nem, hogyan biztosíthatod a legjobb körülményeket a beszélgetéshez és pontosan mivel telik az interjú 90 perce.00:00 - Kiből lehet technikai interjúztató-Fazi útja05:47 -Icebreaking, az első percek, a tech interjú menete, körülményei10:47 -Lebonyolítás, technikai felkészülés az interjúra15:19 - Másfél óra; mi történik ezen idő alatt 18:11 - A java interjú sajátosságai, szakmai kérdések, senioritási szintek kérdései24:00 - Nemzetközi tech interjú tapasztalatok26:42 - A jó CV dióhéjban28:56 - Bakik és jó pontok30:35 - A tech interjú utolsó percei

Showing 1–20 of 21 episodes