[Job - 31856] Mid Data Developer ( Azure + Databricks ), Brasil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy.

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.

Estamos em busca de um(a) Engenheiro(a) de Dados Mid para atuar na construção de soluções modernas de dados, contribuindo para o desenvolvimento de arquiteturas escaláveis e orientadas a produtos. Buscamos um profissional com forte experiência em engenharia de dados, processamento distribuído e arquitetura em nuvem, capaz de liderar iniciativas técnicas e apoiar a evolução da plataforma de dados.

Responsabilidade:

• Pipelines & ETL/ELT: Construir, dar manutenção e otimizar pipelines de dados robustos, focando em baixa latência, resiliência e boas práticas de Data Quality e observabilidade.
• Big Data & Processamento Distribuído: Desenvolver rotas de dados escaláveis utilizando Apache Spark / PySpark e Databricks, garantindo estratégias eficientes de particionamento e otimização de custos.
• Modelagem & Armazenamento: Trabalhar na estruturação e gestão de dados utilizando SQL Server e Delta Lake.
• Cultura DevOps: Aplicar versionamento com Git, criar rotinas de CI/CD para automação de implantações e realizar o monitoramento contínuo das rotinas em produção.
• Resolução de Incidentes: Investigar falhas, realizar análise de causa raiz e atuar na melhoria contínua das rotinas produtivas.

Requisitos Técnicos:

• Eexperiência com engenharia de dados.
• Experiência em ambientes produtivos.
• Atuação com grandes volumes de dados.
• Participação em projetos de migração, modernização ou construção de data lakes.
• Capacidade de investigar incidentes e realizar análise de causa raiz.

Diferencial:

-Experiência com projetos de IA e automação de pipelines. -Conhecimento em arquiteturas orientadas a dados e boas práticas de governança. -Familiaridade com Databricks MLflow para gestão de modelos. -Atuação em ambientes Data Lake e Data Warehouse.

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