[Job-31276] Engenheiro(a) de Dados PLENO, Brasil
Quick Summary
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.
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.
Na CI&T, combinamos experiência humana e Inteligência Artificial para criar soluções de tecnologia escaláveis para nossos clientes globais.
Estamos buscando um(a) Engenheiro(a) de Dados PLENO para atuar na construção e evolução de soluções de dados em larga escala, com forte atuação no ecossistema Azure e Databricks.
Você fará parte de um ambiente moderno de dados, trabalhando com Data Lakehouse, arquitetura Medallion e pipelines de alta performance, contribuindo para disponibilizar dados confiáveis e preparados para Analytics, BI e soluções avançadas.
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Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados escaláveis utilizando Azure Databricks e Azure Data Factory.
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Desenvolver processos de ETL/ELT, atuando desde a ingestão até a transformação e disponibilização dos dados.
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Trabalhar com a Arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) e soluções de Data Lakehouse.
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Desenvolver soluções utilizando PySpark, Spark SQL, SQL e Python.
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Trabalhar com Delta Lake, garantindo qualidade, consistência, performance e confiabilidade dos dados.
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Desenvolver e otimizar modelos de dados para consumo de BI e Analytics.
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Integrar diferentes fontes e sistemas, incluindo bancos relacionais e APIs.
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Trabalhar em parceria com times de BI, Data Science, Engenharia e Negócios.
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Aplicar boas práticas de qualidade, governança, versionamento e CI/CD.
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Utilizar ferramentas de IA generativa e assistentes de código para aumentar produtividade e qualidade no desenvolvimento.
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Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em ambientes de produção.
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Forte experiência com Azure Databricks.
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Domínio de PySpark / Apache Spark, incluindo processamento e otimização de grandes volumes de dados.
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Conhecimento avançado de SQL.
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Experiência com Python aplicado à Engenharia de Dados.
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Experiência com Azure Data Factory (ADF) para construção e orquestração de pipelines.
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Conhecimento de ETL/ELT e arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold).
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Experiência com Delta Lake e Data Lakehouse.
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Conhecimento de modelagem de dados, especialmente modelagem dimensional e relacional.
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Experiência com Git e fluxos de versionamento, preferencialmente utilizando Bitbucket.
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Conhecimento de CI/CD, Azure Pipelines, Azure DevOps ou ferramentas similares.
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Experiência trabalhando com bancos relacionais, como SQL Server e/ou Oracle.
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Experiência com Kimball e modelos multidimensionais.
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Conhecimento de Azure Purview ou outras ferramentas de Data Governance/Data Catalog.
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Experiência com Azure DevOps aplicado a pipelines de dados.
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Conhecimento de Streaming, Spark Structured Streaming ou Azure Event Hubs.
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Experiência com ferramentas de modelagem de dados, como Erwin ou similares.
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Experiência com GitHub Copilot, Databricks Assistant ou outras ferramentas de IA aplicadas ao desenvolvimento.
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Certificações Azure (DP-203) ou Databricks.
Buscamos alguém com perfil hands-on, analítico e orientado à solução, que tenha autonomia para investigar problemas, propor melhorias e trabalhar em ambientes de grande volume e complexidade de dados.
É importante ter facilidade para trabalhar de forma colaborativa com diferentes áreas e transformar necessidades de negócio em soluções de dados robustas, escaláveis e confiáveis.
Na CI&T, você terá a oportunidade de atuar em projetos globais de transformação e modernização de dados, trabalhando com tecnologias modernas de Cloud, Data e Inteligência Artificial.
Você fará parte de um ambiente colaborativo, com espaço para aprendizado contínuo, inovação e crescimento profissional.
#LI-LL1
Location & Eligibility
Listing Details
- Posted
- August 26, 2026
- First seen
- August 26, 2026
- Last seen
- August 26, 2026
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- Scored at
- August 26, 2026
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