Brasilien
C6 Bank
Halliburton
Brasil - Remoto: Senior Backend Engineer (Python)
Brasilien
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasilien
PythonSQLPostgreSQLDockerKubernetes
Automatische Übersetzung. Prüfe das Original.
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 für einen der weltweit größten Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für die globale Energieindustrie mit sich bringt.
Wir bauen eine Plattform, die Echtzeitphysik, strukturiertes Wissen und autonome Intelligenz vereint. Wir suchen Entwickler, die bereit sind, sich einer (oder mehreren) dieser Herausforderungen zu stellen:
- Datenerfassung: Verarbeitung massiver Ströme von Sensordaten mit minimaler Latenz.
- Intelligenz: Determinismus und Zuverlässigkeit von LLMs innerhalb robuster Multi-Agenten-Systeme.
- Kontext: Modellierung komplexer Ontologien zur Abbildung tausender physischer Anlagen.
WAS SIE TUN WERDEN
Sie werden einem Hochleistungsteam beitreten und zum Kern Backend beitragen, während Sie sich auf einen der folgenden Bereiche konzentrieren:
Kernverantwortlichkeiten
- Hochleistungs-APIs: Erstellen Sie latenzarme Python-Dienste (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 Verarbeitung von Rohsensordaten in Echtzeit.
- Zeitreihenoptimierung: Optimieren Sie Datenbankschemata (TimescaleDB) für schnelle historische Datenabrufe 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 für fundierte Antworten kombinieren.
Graph & Wissens-Engineering
- Wissensgraphen-Engineering: Entwerfen Sie Domänenontologien in Neo4j und definieren Sie Beziehungen zwischen Anlagen, Dokumenten und Zeitreihendaten.
- Suchinfrastruktur: Implementieren Sie hybride Abruflogik, die Vektorsuche, Volltextsuche und Graph-Traversal kombiniert.
Der Technologie-Stack
Wir verwenden einen modernen, leistungsstarken Stack. Sie sollten im Kern versiert sein und in Ihrem gewählten Bereich tiefgreifende Kenntnisse haben.
- Kern 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/Lokale SLMs.
- Graph/Daten: Neo4j (Cypher), PostgreSQL (pg_vector, Volltextsuche).
GEWÜNSCHTES PROFIL
- Problemlöser: Sie durchsuchen Protokolle, um die Ursache für einen Datenanstieg, einen stillen Ausfall 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 KOMPETENZEN
Voraussetzungen
- 5+ Jahre Erfahrung in der Python Backend-Entwicklung.
- Fortgeschrittene Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Informatik-Grundlagen: Datenstrukturen und Algorithmen.
- Umfangreiche Erfahrung im Erstellen und Dokumentieren von REST APIs (FastAPI).
Von Vorteil
- Streaming: Kenntnisse in Streaming-Technologien (Kafka, Flink, Spark) und Zeitreihendatenbanken (TimescaleDB, InfluxDB).
- GenAI: Praktische Erfahrung im Erstellen von Anwendungen mit LLMs, Agenten-Frameworks (LangGraph) und Vektordatenbanken.
- Graph: Praktische Erfahrung mit Graphdatenbanken (Neo4j/Cypher), SQL-Datenbankdesign und hybriden Suchstrategien.
- Hintergrund in Schwerindustrie, Öl & Gas oder IoT-Daten (MQTT, OPC UA).
- Erfahrung mit lokalen LLMs (Ollama) für datenschutzfreundliche Bereitstellungen.
- Vertrautheit mit Data Lineage oder Metadatenmanagement.
Halliburton ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet. 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.
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.
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
Für mehr Stellen berücksichtigt werden, ohne den ganzen Prozess zu wiederholen? Erstellen Sie Ihr Profil, damit Unternehmen auf Nort Sie finden.
Profil erstellen