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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 uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados Sênior em um projeto focado em integração, processamento, modelagem e otimização de dados, com forte utilização de Databricks, PySpark e MongoDB.
O profissional deverá ter perfil hands-on, autonomia técnica, visão crítica e foco em produtividade, qualidade, performance e melhoria contínua. Atuará em squads ágeis, colaborando com equipes técnicas e de negócio para definição, refinamento, desenvolvimento e sustentação de soluções de dados escaláveis.
As principais tecnologias e competências envolvidas são
- Databricks com PySpark
- Spark e Python
- MongoDB
- Modelagem e manipulação de dados estruturados e semiestruturados
- Construção e otimização de pipelines de dados
- Integração entre fontes relacionais, não relacionais e ambientes analíticos
- Boas práticas de engenharia, versionamento e qualidade de dados
- Experiência com metodologias ágeis
- Diferencial em uso de IA no desenvolvimento, como GitHub Copilot, prompt engineering e code review automatizado
O profissional deve possuir sólidos conhecimentos em engenharia de dados, lógica de programação, desenvolvimento de pipelines escaláveis, otimização de performance e boas práticas de desenvolvimento, além de colaborar com áreas de negócio e tecnologia para definição, revisão e implementação de regras e soluções de dados.
Responsabilidades
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de dados utilizando Databricks, Spark e PySpark.
- Atuar na integração, extração, transformação e carga de dados provenientes de bases MongoDB.
- Trabalhar com dados estruturados, semiestruturados e documentos JSON, garantindo organização, qualidade e consistência das informações.
- Desenvolver processos de ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico e operacional.
- Construir produtos de dados escaláveis, com foco em performance, confiabilidade e qualidade.
- Garantir boas práticas de desenvolvimento, assegurando que as soluções de dados sigam padrões de qualidade, eficiência, escalabilidade e manutenibilidade.
- Aplicar boas práticas de versionamento, testes, revisão de código e qualidade de dados.
- Apoiar refinamentos técnicos e funcionais, garantindo clareza, viabilidade e aderência das histórias às necessidades do projeto.
- Apoiar na construção de histórias de usuário bem definidas, facilitando o desenvolvimento pelos times de engenharia de dados.
- Participar do desenho AS-IS e TO-BE, documentando processos atuais e futuros, identificando débitos técnicos, riscos e oportunidades de melhoria.
- Desenvolver histórias refinadas e aprovadas, garantindo qualidade, eficiência e aderência aos padrões técnicos.
- Colaborar com focais de dados, negócio e tecnologia para garantir que as soluções estejam alinhadas às necessidades do negócio e às melhores práticas de engenharia.
- Propor melhorias contínuas nos processos, arquitetura, performance e produtividade do time.
- Utilizar, quando aplicável, ferramentas de IA no desenvolvimento, como GitHub Copilot, prompt engineering e code review automatizado, visando ganho de produtividade e qualidade.
Qualificações Necessárias
Conhecimentos Técnicos
- Forte experiência com Databricks e PySpark.
- Sólido conhecimento em Spark, Python e lógica de programação.
- Experiência com MongoDB, incluindo consultas, modelagem de documentos e manipulação de dados em formato JSON.
- Experiência na construção de pipelines de dados escaláveis e performáticos.
- Conhecimento em integração de dados entre MongoDB e ambientes analíticos.
- Capacidade de trabalhar com dados estruturados, semiestruturados e não relacionais.
- Domínio de boas práticas de engenharia de dados, versionamento, testes, revisão de código e qualidade de dados.
- Experiência em otimização de performance de pipelines e processamento distribuído.
- Experiência em squads ágeis e metodologias ágeis.
- Capacidade de atuar na identificação de débitos técnicos, melhoria de processos e evolução de soluções existentes.
- Diferencial: experiência com uso de IA aplicada ao desenvolvimento, como GitHub Copilot, prompt engineering e code review automatizado.
Qualidades Comportamentais
- Proatividade para aumentar a capacidade de entrega do time.
- Perfil hands-on, com autonomia para conduzir atividades técnicas.
- Capacidade analítica para interpretar bases de dados, regras de negócio e propor soluções.
- Habilidade de resolução de problemas, identificando causas, riscos e alternativas.
- Perfil consultivo, trazendo ideias, soluções e melhorias para o projeto, sem aguardar apenas direcionamentos.
- Visão 360º, entendendo o projeto como um todo e avaliando impactos técnicos e de negócio das soluções propostas.
- Comunicação assertiva, com clareza, confiança e respeito.
- Visão crítica, foco em produtividade e melhoria contínua.
- Capacidade de colaboração com times técnicos, áreas de negócio e stakeholders.
