Brasilien
GFT Technologies SE
Halliburton
Brasil - Remoto: Senior Backend Engineer (Python)
Brasilien
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
PythonSQLPostgreSQLDockerKubernetes
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DIE GELEGENHEIT
Wir suchen die richtigen Leute – Leute, die innovativ sein, Erfolge erzielen, wachsen und führen wollen. Wir gewinnen und binden die besten Talente, indem wir in unsere Mitarbeiter investieren und sie befähigen, sich selbst und ihre Karrieren weiterzuentwickeln. Erleben Sie die Herausforderungen, Belohnungen und Möglichkeiten, die die Arbeit bei einem der weltweit größten Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für die globale Energieindustrie mit sich bringt.
Wir bauen eine Plattform, die Echtzeit-Physik, strukturiertes Wissen und autonome Intelligenz vereint. Wir suchen Entwickler, die bereit sind, sich einer (oder mehreren) dieser Herausforderungen zu stellen:
- Datenerfassung: Verarbeitung massiver Datenströme mit minimaler Latenz.
- Intelligenz: LLMs deterministisch und zuverlässig innerhalb robuster Multi-Agenten-Systeme machen.
- Kontext: Modellierung komplexer Ontologien zur Abbildung tausender physischer Anlagen.
WAS SIE TUN WERDEN
Sie werden einem Hochleistungsteam beitreten und zum Core Backend beitragen, während Sie sich auf einen der folgenden, unterschiedlichen Schwerpunkte konzentrieren:
Kernverantwortlichkeiten
- Hochleistungs- APIs: Erstellen Sie Python-Dienste mit geringer Latenz (FastAPI), um Live-Daten für frontend und KI-Modelle bereitzustellen.
- Systemzuverlässigkeit: Debuggen Sie komplexe Nebenläufigkeitsprobleme und stellen Sie die Produktionszuverlässigkeit in verteilten Systemen sicher.
- Schnelle Lieferung: Übernehmen Sie eine „Schnell liefern“-Mentalität, ohne Kompromisse bei Codequalität, Tests oder API-Designstandards einzugehen.
Mögliche Wege zur Mitarbeit am Projekt (Sie können zu einem oder mehreren beitragen):
Streaming & Hochdurchsatzdaten
- Streaming-Pipelines erstellen: Entwerfen Sie skalierbare Dienste mit Kafka und Spark/Flink zur Echtzeitverarbeitung von Rohsensordaten.
- Zeitreihenoptimierung: Optimieren Sie Datenbankschemata (TimescaleDB), um schnelle Abrufe historischer Daten zu ermöglichen, und implementieren Sie algorithmische Prüfungen zur Validierung von Sensorwerten.
GenAI & Autonome Agenten
- Autonome Agenten erstellen: Stellen Sie zustandsbehaftete Agenten (mit LangGraph) bereit, die Aufgaben planen, Wissensgraphen abfragen und Werkzeuge ausführen, ohne zu halluzinieren.
- Fortgeschrittenes RAG: Erstellen Sie Graph-RAG-Pipelines, die semantische Suche mit strukturierten Wissenspfaden kombinieren, um fundierte Antworten zu erhalten.
Graph & Wissens-Engineering
- Wissensgraphen-Engineering: Entwerfen Sie Domänenontologien in Neo4j, die Beziehungen zwischen Anlagen, Dokumenten und Zeitreihendaten definieren.
- Suchinfrastruktur: Implementieren Sie Hybrid-Retrieval-Logik, die Vektorsuche, Volltextsuche und Graph-Traversal kombiniert.
Der Technologie-Stack
Wir verwenden einen modernen, leistungsstarken Stack. Sie sollten im Kern versiert und in Ihrem gewählten Schwerpunkt tiefgehend kenntnisreich sein.
- Core Backend: Python 3.12+ (FastAPI, Pydantic), Polars, Docker, Kubernetes.
- Streaming: Apache Kafka, Flink, Spark Streaming, TimescaleDB, Tiger Data.
- GenAI: LangGraph, LangChain, LiteLLM, Azure OpenAI/Anthropic/Local SLMs.
- Graph/Daten: Neo4j (Cypher), PostgreSQL (pg_vector, Volltextsuche).
GEWÜNSCHTES PROFIL
- Problemlöser: Sie durchsuchen Protokolle, um die Ursache für einen Datenanstieg, einen stillen Fehler oder einen getrennten Knoten in einem Graphen zu finden.
- Moderner Pythonista: Sie sind auf dem neuesten Stand der modernen Python-Async-Muster und Typisierung und stellen sicher, dass der Code leistungsstark und wartbar ist.
- Sie verstehen die Big-O-Notation und wie man Code auf CPU-/Speichereffizienz optimiert.
KENNTNISSE, FÄHIGKEITEN UND FERTIGKEITEN
Muss haben
- 5+ Jahre Erfahrung in der Python Backend-Entwicklung.
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse.
- Informatik-Grundlagen: Datenstrukturen und Algorithmen.
- Umfangreiche Erfahrung im Aufbau und der Dokumentation von REST APIs (FastAPI).
Gut zu haben
- Streaming: Kenntnisse in Streaming-Technologien (Kafka, Flink, Spark) und Zeitreihendatenbanken (TimescaleDB, InfluxDB).
- GenAI: Praktische Erfahrung im Aufbau von Anwendungen mit LLMs, Agenten-Frameworks (LangGraph) und Vektordatenbanken.
- Graph: Praktische Erfahrung mit Graphdatenbanken (Neo4j/Cypher), SQL-Datenbankdesign und Hybrid-Suchstrategien.
- Hintergrund in der Schwerindustrie, O&G oder IoT-Daten (MQTT, OPC UA).
- Erfahrung mit lokalen LLMs (Ollama) für datenschutzorientierte Bereitstellungen.
- Vertrautheit mit Data Lineage oder Metadatenmanagement.
Halliburton ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Einstellungsentscheidungen werden getroffen, ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Behinderung, genetische Informationen, Schwangerschaft, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Geschlecht/Geschlechtsidentität, sexuelle Orientierung, sexuelle Präferenz, Geschlechtsidentität, Alter, Veteranenstatus, Herkunft oder einen anderen Status, der gesetzlich oder durch Vorschriften geschützt ist.
Jobdetails
Standort Rua Paulo Emidio Barbosa 485 Q, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 291941, Brasilien
Requisitionsnummer: 209784
Erfahrungsstufe: Erfahrener Mitarbeiter
Jobfamilie: Ingenieurwesen/Wissenschaft/Technologie
Produkt-Service-Linie: Landmark Software & Services
Vollzeit / Teilzeit: Vollzeit
Zusätzliche Standorte für diese Position:
Vergütungsinformationen
Die Vergütung ist wettbewerbsfähig und entspricht der Erfahrung.
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