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CI&T
Brazil

[Job
31274] Senior Data Developer (Analytics Engineer), Brazil.

RemotoHomeoffice
📍 BrazilRemotoPublicada 26 de agosto de 2026capturada em 26/08/2026
ANÁLISE DE COMPATIBILIDADE COM IA

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Descrição da vaga

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.

CI&T está fortalecendo a infraestrutura de dados digitais de um cliente de destaque nos setores de Serviços Financeiros e Seguros, como parte de uma iniciativa estratégica de redesenho dos canais digitais do cliente — incluindo aplicativo, web e plataformas de atendimento direto ao cliente. A posição integrará squads que atuam com práticas orientadas a inteligência artificial desde a concepção dos produtos, reforçando a camada de dados que sustenta essas iniciativas.

A pessoa profissional será responsável pela construção e manutenção de pipelines e infraestrutura de dados com foco em ambientes de analytics digital, atuando em estreita colaboração com especialistas de Martech para garantir robustez na ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico. O papel tem caráter predominantemente técnico e operacional, com forte ênfase em engenharia de dados.

Responsabilidades:

  • Gerencia dados da plataforma, assegurando integridade, disponibilidade e consistência ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.
  • Gerencia a tecnologia da plataforma, mantendo a infraestrutura de dados atualizada, estável e alinhada às necessidades do negócio.
  • Orquestra processos de extração, transformação e carga (ETL), automatizando fluxos de dados entre sistemas de origem e ambientes analíticos.
  • Arquiteta soluções de dados orientadas a eventos, definindo estruturas que suportam captura e processamento de dados em tempo real.
  • Cataloga dados para consumo, documentando fontes, definições e regras de negócio para facilitar o uso por equipes analíticas.
  • Promove a qualidade dos dados por meio da implementação de validações, testes e rotinas de monitoramento contínuo.
  • Promove a observabilidade da solução, implementando métricas e alertas que permitem identificar falhas e gargalos nos pipelines.
  • Promove a otimização de custos da infraestrutura de dados, revisando consumo de recursos e ajustando arquiteturas conforme necessário.
  • Habilita e integra dados de domínio, conectando fontes distintas para consolidar uma visão analítica unificada.
  • Gerencia APIs da solução, garantindo integrações seguras e performáticas entre sistemas.
  • Evolui a capacidade do stack de dados, avaliando e implementando melhorias tecnológicas de forma incremental.

Requisitos para este desafio:

  • Experiência sólida em programação back-end para construção de pipelines de dados, com proficiência em Python e/ou Node.js.
  • Domínio de SQL para manipulação, modelagem e otimização de dados em larga escala.
  • Experiência em arquitetura de soluções de banco de dados NoSQL e data warehouse na nuvem (ex.: BigQuery, Firestore).
  • Conhecimento sólido em conceitos de computação em nuvem (AWS e/ou Azure), com domínio das soluções de Big Data do Google Cloud Platform (GCP).
  • Experiência na orquestração de pipelines de dados e processos de ETL (ex.: dbt, Airflow, Dataform).
  • Familiaridade com frameworks de governança e gestão de dados (ex.: DAMA, CRISP).
  • Vivência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) em times multidisciplinares.

Diferenciais:

  • Experiência com MarTech e AdTech, incluindo processos de captura e integração de dados de plataformas de analytics digital (ex.: Google Analytics).
  • Vivência com Customer Data Platforms (ex.: Salesforce, Tealium) para integração e orquestração de dados de clientes.
  • Experiência com ferramentas de ETL voltadas a dados de marketing digital (ex.: Funnel).
  • Certificações em nuvem (GCP, AWS ou Azure).
  • Experiência em ambientes ágeis de produtos digitais (aplicativo, web, atendimento ao cliente).
  • Vivência prévia no setor de Serviços Financeiros ou Seguros.


    #LI-JP3
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