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Halliburton
Brasil - Remoto: Engenheiro Backend Sênior (Python)
A OPORTUNIDADE
Buscamos as pessoas certas — pessoas que querem inovar, realizar, crescer e liderar. Atraímos e retemos os melhores talentos investindo em nossos funcionários e capacitando-os a desenvolverem a si mesmos e suas carreiras. Experimente os desafios, recompensas e oportunidades de trabalhar para um dos maiores fornecedores globais de produtos e serviços para a indústria global de energia.
Estamos construindo uma plataforma que une física em tempo real, conhecimento estruturado e inteligência autônoma. Buscamos desenvolvedores prontos para abordar um (ou mais) desses desafios:
- Ingestão: Lidar com fluxos massivos de dados de sensores com latência mínima.
- Inteligência: Tornar LLMs determinístico e confiável dentro de sistemas multiagentes robustos.
- Contexto: Modelar ontologias complexas para mapear milhares de ativos físicos.
O QUE VOCÊ FARÁ
Você se juntará a uma equipe de alta performance, contribuindo para o Backend Central, com foco em uma das seguintes trilhas distintas:
Responsabilidades Principais
- APIs de Alto Desempenho: Construir serviços Python de baixa latência (FastAPI) para servir dados ao vivo para modelos frontend e de IA.
- Confiabilidade do Sistema: Depurar problemas complexos de concorrência e garantir a confiabilidade em produção em sistemas distribuídos.
- Entrega Rápida: Adotar uma mentalidade de "entregar rápido" sem comprometer a qualidade do código, os testes ou os padrões de design de API.
Possíveis caminhos para trabalhar no Projeto (você pode contribuir para um ou mais):
Streaming e Dados de Alto Volume
- Construir Pipelines de Streaming: Projetar serviços escaláveis usando Kafka e Spark/Flink para processar dados brutos de sensores em tempo real.
- Otimização de Séries Temporais: Otimizar esquemas de banco de dados (TimescaleDB) para permitir a recuperação rápida de dados históricos e implementar verificações algorítmicas para validar leituras de sensores.
GenAI e Agentes Autônomos
- Construir Agentes Autônomos: Implantar agentes com estado (usando LangGraph) que planejam tarefas, consultam Knowledge Graphs e executam ferramentas sem alucinações.
- RAG Avançado: Construir pipelines Graph-RAG que combinam busca semântica com travessia de conhecimento estruturado para respostas fundamentadas.
Engenharia de Grafos e Conhecimento
- Engenharia de Knowledge Graph: Projetar ontologias de domínio em Neo4j, definindo relacionamentos entre ativos, documentos e dados de séries temporais.
- Infraestrutura de Busca: Implementar lógica de Recuperação Híbrida combinando Busca Vetorial, Busca de Texto Completo e travessia de Grafo.
A Pilha Tecnológica
Usamos uma pilha moderna e de alta performance. Você deve ser proficiente no Núcleo e ter conhecimento profundo em sua trilha escolhida.
- Núcleo 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/SLMs Locais.
- Grafo/Dados: Neo4j (Cypher), PostgreSQL (pg_vector, Busca de Texto Completo).
PERFIL DESEJADO
- Solucionador de Problemas: Você investiga logs para encontrar a causa raiz de um pico de dados, uma falha silenciosa ou um nó desconectado em um grafo.
- Pythonista Moderno: Você está atualizado com os padrões async e tipagem modernos de Python, garantindo que o código tenha alta performance e seja manutenível.
- Você entende a notação Big O e como otimizar código para eficiência de CPU/memória.
CONHECIMENTOS, HABILIDADES E CAPACIDADES
Essenciais
- 5+ anos de experiência em desenvolvimento Python Backend.
- Habilidades avançadas de comunicação em inglês.
- Fundamentos de Ciência da Computação: Estruturas de Dados e Algoritmos.
- Forte experiência na construção e documentação de REST APIs (FastAPI).
Desejáveis
- Streaming: Proficiência com Tecnologias de Streaming (Kafka, Flink, Spark) e Bancos de Dados de Séries Temporais (TimescaleDB, InfluxDB).
- GenAI: Experiência prática na construção de aplicações com LLMs, Frameworks Agentes (LangGraph) e Bancos de Dados Vetoriais.
- Grafo: Experiência prática com Bancos de Dados de Grafos (Neo4j/Cypher), design de banco de dados SQL e estratégias de Busca Híbrida.
- Experiência em Indústria Pesada, O&G ou dados de IoT (MQTT, OPC UA).
- Experiência com LLMs Local (Ollama) para implantações focadas em privacidade.
- Familiaridade com Gerenciamento de Linhagem de Dados ou Metadados.
Halliburton é um Empregador de Oportunidades Iguais. As decisões de emprego são tomadas sem levar em conta raça, cor, religião, deficiência, informação genética, gravidez, cidadania, estado civil, sexo/gênero, preferência/orientação sexual, identidade de gênero, idade, status de veterano, origem nacional ou qualquer outro status protegido por lei ou regulamento.
Detalhes da Vaga
Localização Rua Paulo Emidio Barbosa 485 Q, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 291941, Brasil
Número da Requisição: 209784
Nível de Experiência: Contratação Experiente
Família de Cargos: Engenharia/Ciência/Tecnologia
Linha de Serviço de Produto: Landmark Software & Services
Tempo Integral / Meio Período: Tempo Integral
Locais Adicionais para esta posição:
Informações de Remuneração
A remuneração é competitiva e compatível com a experiência.
