Brasilien
VTEX
Halliburton
Brasil - Remoto: Full Stack AI Developer
Brasilien
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasilien
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Über die Stelle
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 der Arbeit für einen der weltweit größten Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für die globale Energieindustrie.
ÜBER DIE ROLLE
Wir bauen eine Plattform, die Echtzeitphysik, strukturiertes Wissen und autonome Intelligenz vereint. Sie werden der technische Anker für ein Team von Senior Engineers sein, die Folgendes handhaben:
- KI: Entwurf und Entwicklung eines Multi-Agenten-KI-Frameworks, in dem autonome Agenten koordinieren, um domänenspezifische technische Anfragen zu lösen.
- Backend: Aufnahme massiver Sensorströme und Ausführung von Multi-Agenten-KI-Systemen.
- Daten: Organisation von Tonnen industrieller Daten in einer Medallion-Architektur.
- Frontend: Aufbau des „Kontrollraums“ und komplexer KI-Schnittstellen.
- DevOps: Bereitstellung in hybriden Cloud- (AWS/Azure) und Edge-Umgebungen (K3s).
Ihre Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese verschiedenen Teile zusammenpassen. Sicherstellen, dass das Backend-Modell von den „Visualisierungen“ des Frontends konsumierbar ist und dass die „Datenpipelines“ zuverlässig von DevOps bereitgestellt werden.
AUFGABEN
- Technische Orchestrierung: Sie treiben grenzüberschreitende Architekturentscheidungen voran. Sie entscheiden, wie das Backend Live-Telemetriedaten für Frontend-Dashboards bereitstellt und wie Data Engineering-Pipelines den Knowledge Graph speisen.
- Code- und Qualitätsstandards: Erzwingen Sie hohe Standards im gesamten Stack. Sie überprüfen API-Designs (FastAPI), stellen sicher, dass das Frontend strenge Komponentenarchitektur einhält, und verifizieren, dass Datenpipelines geeignete Qualitäts-Gates implementieren.
- Der „Experte“: Wenn der DevOps-Ingenieur auf ein Verbindungsproblem zwischen Cloud und On-Prem stößt oder der Backend-Ingenieur mit Nebenläufigkeit in einem verteilten Stream kämpft, sind Sie die leitende Stimme im Raum und leiten die Lösung.
- Teamführung: Führen Sie Code-Reviews durch, betreuen Sie leitende Entwickler und übersetzen Sie High-Level-Produktanforderungen in technische Aufgaben (ADO) für das Squad.
Mindestanforderungen
TECHNOLOGIE-STACK
Sie müssen kein Experte in jedem einzelnen Werkzeug sein, aber Sie müssen in der Lage sein, technische Kompromisse über den gesamten Stack hinweg zu diskutieren:
- Backend: Python 3.12+ (FastAPI), Kafka, Neo4j, LangGraph.
- Frontend: React, Angular 16+, TypeScript, RxJS, Plotly.js.
- Daten: Apache Airflow, Delta Lake, Polars/Spark.
- Infrastruktur: Kubernetes (EKS/AKS/K3s), Terraform, Hybrid Cloud
QUALIFIKATIONEN
Voraussetzungen:
- 10+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens 2+ Jahre in der Leitung technischer Teams.
- Tiefgreifende Kenntnisse in der Python Backend-Entwicklung.
- Solides Verständnis der Frontend-Komplexität (SPA-Architektur, asynchrones Laden von Daten).
- Erfahrung in der Konzeption oder Verwaltung datenintensiver Anwendungen (Verständnis von ETL, Streams oder Data Lakes).
- Vertrautheit mit DevOps/Cloud-Konzepten (Docker, Kubernetes, CI/CD).
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse.
GEWÜNSCHTES PROFIL
- Der Architekt-Implementierer: Sie können die Systemarchitektur auf einem Whiteboard zeichnen, scheuen sich aber nicht, eine IDE zu öffnen, um eine fehlerhafte Pipeline oder eine langsame Abfrage zu debuggen.
- Der Polyglott: Sie sind wahrscheinlich ein Backend oder Full-Stack Native, aber Sie verstehen die Komplexität des Frontend-Zustandsmanagements (NgRx/Signals) und die Einschränkungen von Medallion Data Architectures.
- Zuverlässigkeits-Mindset: Sie verstehen, dass wir es mit kritischen industriellen Umgebungen zu tun haben. Sie priorisieren Tests, Validierung und Sicherheit.
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.
- Erfahrung mit Digital Twins, IoT oder industriellen Daten.
- Erfahrung mit GenAI/LLM-Architektur (RAG, Agents).
- Hintergrund in Schwerindustrie, Öl & Gas 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/Geschlecht, sexuelle Präferenz/-orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Veteranenstatus, Herkunft oder einen anderen Status, der gesetzlich oder durch Vorschriften geschützt ist.
Standort
Vollständig remote Position.
Jobdetails
- Requisitionsnummer: 209782
- Erfahrungsstufe: Mid-Level, Senior oder Principal.
- Jobfamilie: Engineering/Wissenschaft/Technologie
- Produkt-Service-Linie: Landmark Software & Services
- Vollzeit / Teilzeit: Vollzeit
Vergütungsinformationen
Die Vergütung ist wettbewerbsfähig und entspricht der Erfahrung.
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