Brasilien
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Halliburton
Brasilien - Remote: Engineering Team Lead - Plattform für digitale Zwillinge
Brasilien
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasilien
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ÜBER DIE ROLLE
Wir suchen die richtigen Leute – Menschen, die innovativ sein, etwas erreichen, wachsen und führen wollen. Wir gewinnen und binden die besten Talente, indem wir in unsere Mitarbeiter investieren und sie dazu befähigen, sich selbst und ihre Karriere weiterzuentwickeln. Erleben Sie die Herausforderungen, Belohnungen und Möglichkeiten, bei einem der weltweit größten Anbieter von Produkten und Dienstleistungen für die globale Energieindustrie zu arbeiten.
Wir bauen eine Plattform, die Echtzeit-Physik, strukturiertes Wissen und autonome Intelligenz vereint. Sie fungieren als technischer Anker für ein Team von Senior Engineers, das folgende Bereiche abdeckt:
AUFGABEN
- KI: Architektur und Entwicklung eines Multi-Agenten-KI-Frameworks, in dem autonome Agenten koordinieren, um domänenspezifische technische Anfragen zu lösen.
- Backend: Aufnahme massiver Sensor-Datenströme und Betrieb von Multi-Agenten-KI-Systemen.
- Daten: Organisation riesiger Mengen industrieller Daten in einer Medallion Architecture.
- Frontend: Aufbau des „Control Room“ und komplexer KI-Schnittstellen.
- DevOps: Bereitstellung in Hybrid-Cloud- (AWS/Azure) und Edge-Umgebungen (K3s).
Ihre Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese unterschiedlichen Teile zusammenpassen. Sie stellen sicher, dass das backend-Modell vom frontend-„Visualisierungs“-Tool konsumiert werden kann und dass die „Data Pipelines“ zuverlässig durch DevOps bereitgestellt werden.
- Technische Orchestrierung: Sie treiben architektonische Entscheidungen über Bereichsgrenzen hinweg voran. Sie entscheiden, wie das Backend Live-Telemetrie an Frontend-Dashboards liefert und wie Data-Engineering-Pipelines den Knowledge Graph speisen.
- Code- & Qualitätsstandards: Sie setzen hohe Standards über den gesamten Stack hinweg durch. Sie überprüfen API-Designs (FastAPI), stellen sicher, dass das Frontend eine strikte Component Architecture beibehält, und verifizieren, dass Data-Pipelines angemessene Qualitäts-Gates implementieren.
- Der „Experte“: Wenn der DevOps-Ingenieur vor einem Konnektivitätsproblem zwischen Cloud und On-Prem steht oder der Backend-Ingenieur mit Nebenläufigkeit in einem verteilten Stream kämpft, sind Sie die erfahrene Stimme im Raum, die die Lösung vorgibt.
- Teamführung: Sie führen Code-Reviews durch, betreuen Senior-Entwickler und übersetzen übergeordnete Produktanforderungen in technische Aufgaben (ADO) für das Team.
TECHNOLOGIE-STACK
Sie müssen kein Experte für jedes einzelne Tool 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
Must Haves
- 10+ Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, davon mindestens 2+ Jahre in der Leitung technischer Teams.
- Fundierte Kenntnisse in der Python Backend-Entwicklung.
- Solides Verständnis der Frontend-Komplexität (SPA-Architektur, asynchrones Laden von Daten).
- Erfahrung im Entwurf oder der 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 am Whiteboard skizzieren, scheuen sich aber nicht, eine IDE zu öffnen, um eine fehlerhafte Pipeline oder eine langsame Abfrage zu debuggen.
- Der Polyglot: Sie sind wahrscheinlich ein Backend- oder Full-Stack-Native, verstehen aber die Komplexität des Frontend-State-Managements (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.
Wünschenswert
- Streaming: Kenntnisse in Streaming-Technologien (Kafka, Flink, Spark) und Zeitreihendatenbanken (TimescaleDB, InfluxDB).
- GenAI: Praktische Erfahrung beim Aufbau von Anwendungen mit LLMs, Agentic Frameworks (LangGraph) und Vektordatenbanken.
- Graph: Praktische Erfahrung mit Graph-Datenbanken (Neo4j/Cypher), SQL-Datenbankdesign und Hybrid-Search-Strategien
- Erfahrung mit digitalen Zwillingen, IoT oder Industriedaten.
- Erfahrung mit GenAI/LLM-Architektur (RAG, Agents).
- Hintergrund in der Schwerindustrie, Öl & Gas oder IoT-Daten (MQTT, OPC UA).
- Erfahrung mit lokalen LLMs (Ollama) für datenschutzorientierte Bereitstellungen.
- Vertrautheit mit Data Lineage oder Metadatenmanagement.
Standort
Halliburton ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Einstellungsentscheidungen werden unabhängig von Rasse, Hautfarbe, Religion, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Staatsbürgerschaft, Familienstand, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, Alter, Veteranenstatus, nationaler Herkunft oder einem anderen gesetzlich geschützten Status getroffen.
Vollständig remote.
Stellendetails
Anforderungsnummer: 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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