Senior Data Engineer

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.

À medida que o CI&T Flow amplia sua dependência de dados para sustentar a operação e evoluir seus produtos, buscamos um Engenheiro de Dados Sênior para fortalecer a capacidade de engenharia da frente Tática. O profissional terá papel fundamental na construção de uma base de dados confiável, estável e observável, garantindo que a plataforma consiga sustentar seu crescimento sem comprometer a qualidade das entregas.

O profissional atuará de forma hands-on no desenvolvimento e evolução de pipelines, integrações, processamento e mecanismos de observabilidade, além de investigar e resolver problemas de produção. O papel exige experiência sólida em engenharia de dados e capacidade de atuar sobre problemas complexos, contribuindo também para padronização técnica, qualidade, performance, estabilidade e redução de incidentes recorrentes.

Missão da posição
Garantir a sustentação e evolução dos pipelines e integração da plataforma, absorvendo a maior parte das demandas operacionais sem comprometer a frente estratégica de dados com experiência prática em Databricks, Spark, Python/SQL, pipelines, cloud e troubleshooting de ambientes produtivos.

Principais responsabilidades
Desenvolver e manter pipelines de dados.
Atuar em incidentes, correções e melhorias.
Implementar sensores de observabilidade.
Investigar falhas de ingestão e processamento.
Trabalhar com Raw, Trusted, Refined e Analytics.
Trabalhar na evolução de arquitetura Medallion e Unity Catalog
Atuar em Databricks, ADLS e integração.
Implementar controles de qualidade e atualização dos dados.
Apoiar melhorias de performance e custo.
Documentar soluções e compartilhar conhecimento com o time.

Principais requisitos
Experiência sólida em Engenharia de Dados em ambiente produtivo.
Domínio de Python e SQL.
Experiência com Databricks / Spark.
Experiência com Azure, AWS ou GCP.
Experiência na construção e manutenção de ETL/ELT e pipelines de dados.
Conhecimento de arquitetura Lakehouse e camadas Raw, Trusted, Refined/Analytics.
Conhecimento de arquitetura Medallion 
Experiência com ingestão de dados a partir de APIs, bancos, arquivos e outras fontes.
Conhecimento de data quality, monitoramento e troubleshooting.
Experiência com otimização de performance e custos.
Capacidade de atuar na investigação de incidentes e problemas recorrentes.
Conhecimento de versionamento, CI/CD e boas práticas de engenharia.