[Job-31682] Senior Data Engineer [Databricks]

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.

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Projeto para estruturar e acelerar a plataforma de dados de uma tribo que já opera 700+ pipelines em Databricks, responsáveis por produtos de dados monetizados pela empresa. A solução cresceu em "modo aceleração" (construir primeiro, desenhar depois) e agora precisa de maturidade técnica: orquestração automatizada, qualidade de dados ponta a ponta e centralização dos motores de distribuição.

• Responsabilidades
• - Atuar na esteira completa dos dados: ingestão (pouso no Lake/S3) → camada Bronze → Silver → Gold → feature store → camada de distribution (produto final) → entrega ao cliente (API, arquivo/batch, SFTP, bucket, DynamoDB).
• - Substituir a orquestração manual atual (execução sequencial de fluxos, monitorada "na mão") por orquestração automatizada nativa do Databricks.
• - Implementar processos de qualidade de dados entre todas as camadas do pipeline (do pouso no Lake até a entrega final ao cliente).
• - Desenvolver e parametrizar fluxos existentes (parte do desenho/arquitetura já está pronta — o time precisa de capacidade de execução, não de redesenho do zero).
• - Contribuir com o desenvolvimento de módulos correlatos:
• - Motor de faturamento — billing dos consumos de dados dos produtos.
• - Motor de arquivaria — padronização da distribuição de arquivos para múltiplos canais de cliente (bucket, SFTP, Connect etc.), hoje fragmentado entre Airflow e Databricks.

• Hard Skills (obrigatórias)
• - Databricks — proficiência é o requisito central do projeto (não apenas conhecimento básico).
• - Apache Spark — core de execução dos pipelines.
• - Engenharia de dados / ETL, com domínio de arquitetura em camadas (medalhão: Bronze/Silver/Gold).
• - Experiência com orquestração de pipelines de dados.
• - Experiência implementando frameworks/processos de qualidade de dados em pipelines produtivos.
• - Familiaridade com ambiente cloud AWS (S3, DynamoDB) — arquitetura é híbrida (AWS + Databricks), mas o foco do projeto é Databricks.

• Hard Skills (desejáveis)
• - Terraform.
• - Databricks Asset Bundles (DAB).
• - Experiência com distribuição de dados via múltiplos canais (SFTP, buckets, APIs).
• - Vivência com produtos de dados / dados como produto monetizável.

• Soft Skills
• - Autonomia e capacidade de execução — o desenho e a definição do que precisa ser feito já existem; a demanda é por capacidade de execução com pouca curva de aprendizado.
• - Onboarding rápido em ambientes já documentados/estruturados, mas com histórico de crescimento acelerado (nem tudo é "clean").
• - Conforto para atuar em contexto de ritmo acelerado (built-first, design-later), lidando com soluções construídas em cima de MVPs que agora precisam ser centralizadas/padronizadas.
• - Colaboração cross-squad (interface com squads de plataforma, produto/canal digital e times internos de engenharia).