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[Job-31817] Master Engenheiro(a) de Dados, Brasil

Brazil

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hirly's read of this role

Seniority
Mid level
Country
BR
Work mode
Remote-friendly
First seen by hirly
2 Oct 2026

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the posting

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.

  • Na CI&T, estamos expandindo o time de FLOW e buscamos uma pessoa Master Data Engineer para atuar como referência técnica na construção e evolução de soluções modernas de dados.
  • O FLOW é a plataforma de Inteligência Artificial da CI&T, criada para acelerar o desenvolvimento de software e a entrega de valor aos clientes. A plataforma integra IA ao ciclo de engenharia, apoiando os times na evolução da produtividade, qualidade e eficiência.
  • Nesta posição, você atuará na construção e evolução da arquitetura de dados que sustenta a plataforma, trabalhando com ambientes complexos e diferentes tecnologias, sem vínculo com uma cloud específica.

Responsabilidades:

  • Liderar tecnicamente o desenho, a implementação e a evolução de arquiteturas e plataformas de dados.
  • Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados escaláveis, resilientes e de alta performance.
  • Definir padrões e boas práticas para soluções de Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
  • Trabalhar com diferentes áreas para garantir integridade, qualidade, segurança e disponibilidade dos dados.
  • Implementar práticas de Data Quality e observabilidade nos pipelines.
  • Desenvolver e evoluir pipelines de CI/CD para processos de dados e ETL/ELT.
  • Definir e implementar modelos de dados relacionais e dimensionais.
  • Implementar práticas de Data Governance, incluindo catálogo, linhagem e controle de acesso.
  • Documentar arquiteturas, fluxos, processos e decisões técnicas.
  • Atuar na resolução de problemas técnicos complexos e em análises de causa-raiz.
  • Aplicar princípios de FinOps para acompanhar e otimizar os custos das soluções.
  • Orientar tecnicamente o time, contribuindo para sua autonomia e evolução.
  • Utilizar IA para aumentar a produtividade e a qualidade ao longo do ciclo de engenharia de dados.

Requisitos para este desafio:

  • Experiência sólida em Engenharia de Dados, com atuação em ambientes complexos e de grande escala.
  • Experiência como referência técnica, apoiando decisões arquiteturais e a evolução de times.
  • Conhecimento avançado em SQL, Python e Spark.
  • Vivência com soluções de dados voltadas para Machine Learning, IA generativa ou sistemas baseados em agentes.
  • Experiência com stacks modernas de dados em ambientes de cloud.
  • Experiência na construção de pipelines de dados e processos de ETL/ELT.
  • Conhecimento de arquitetura de dados, processamento distribuído e integração entre diferentes fontes.
  • Experiência com práticas de CI/CD aplicadas a soluções de dados.
  • Conhecimento de modelagem de dados relacional e dimensional.
  • Capacidade de avaliar soluções considerando escalabilidade, segurança, desempenho, custos e sustentabilidade operacional.
  • Experiência com IA aplicada ao ciclo de desenvolvimento de software e engenharia de dados.
  • Inglês avançado para comunicação com clientes e times internacionais.
  • Formação em Ciência da Computação, Tecnologia da Informação, Engenharia ou áreas relacionadas.

Diferenciais:

  • Experiência com diferentes provedores de cloud.
  • Experiência com Databricks ou plataformas equivalentes.
  • Certificações relacionadas a dados, cloud ou processamento distribuído.
  • Experiência com arquiteturas Data Lake, Data Warehouse e Lakehouse.
  • Conhecimento de Data Quality, observabilidade e confiabilidade de dados.
  • Experiência com ferramentas de catálogo, linhagem e governança.
  • Conhecimento de FinOps aplicado ao ecossistema de dados.
  • Experiência em projetos ou times internacionais.
Original posting on Ciandt's site ↗

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