[Job-32521] Senior Data Engineer(Databricks ), Brazil

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 Sênior para atuar em um projeto estratégico de alto impacto, voltado à construção e evolução de uma plataforma de dados de grande escala e alta criticidade.

Nessa posição, você será responsável por estruturar e manter a camada analítica de dados, desenvolvendo pipelines robustos, modelando indicadores de desempenho e garantindo que as informações estejam sempre atualizadas, confiáveis e prontas para suportar decisões estratégicas do negócio.

Responsabilidades:

• - Desenvolver scripts e pipelines para carregamento de dados na camada Gold, garantindo qualidade, consistência e rastreabilidade das informações consolidadas;
• - Estruturar tabelas com indicadores de desempenho, uso e disponibilidade da plataforma, criando modelos analíticos otimizados para consumo por times de negócio e gestão;
• - Assegurar padrões de qualidade, versionamento e documentação dos pipelines e modelos de dados produzidos;
• - Atuar de forma próxima com times de produto, operações e gestão, traduzindo necessidades de negócio em soluções de engenharia de dados eficientes.

Requisitos para este desafio:

• - Experiência sólida com engenharia de dados e construção de pipelines no ecossistema Azure;
• - Domínio de SQL avançado para manipulação, transformação e análise de dados;
• - Experiência com Python e/ou PySpark para desenvolvimento de scripts de ingestão e transformação;
• - Vivência com Azure Databricks (Spark, PySpark e Spark SQL);
• - Experiência com Azure Data Factory (ADF) para orquestração e automação de pipelines;
• - Experiência com KPIs e indicadores do ramo financeiro (setor bancário);
• - Vivência com arquitetura em camadas (Bronze, Silver, Gold / Medallion) e Delta Lake;
• - Conhecimento em modelagem de dados para analytics (Star Schema, OBT, tabelas fato/dimensão);
• - Familiaridade com ambientes de Data Lakehouse e operações de MERGE/UPSERT;
• - Experiência com qualidade e governança de dados.

Diferencial:

• - Conhecimento em Delta Lake avançado (time travel, schema evolution, otimização de performance);
• - Experiência com Azure Purview ou outras ferramentas de catálogo e governança de dados;
• - Vivência com CI/CD para dados (ex: Azure DevOps);
• - Experiência com streaming de dados (Spark Structured Streaming ou Azure Event Hubs);
• - Vivência com projetos de grande escala e alta criticidade;
• - Experiência com ferramentas de BI (ex: Power BI, Metabase) para validação de indicadores;
• - Experiência com times de growth marketing, apoiando análises de aquisição, ativação e retenção;
• - Certificações Azure relevantes (ex: DP-203, Databricks Certified Data Engineer);
• - Vivência em metodologias ágeis.