[Job-31276] Engenheiro(a) de Dados PLENO, Brasil

5 дн. назад

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Engenheiro(a) de Dados PLENO para construção e evolução de soluções de dados em larga escala com Azure e Databricks.

Обязанности

Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados escaláveis utilizando Azure Databricks e Azure Data Factory.
Desenvolver processos de ETL/ELT , atuando desde a ingestão até a transformação e disponibilização dos dados.
Trabalhar com a Arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) e soluções de Data Lakehouse.
Desenvolver soluções utilizando PySpark, Spark SQL, SQL e Python .
Trabalhar com Delta Lake , garantindo qualidade, consistência, performance e confiabilidade dos dados.
Desenvolver e otimizar modelos de dados para consumo de BI e Analytics .
Integrar diferentes fontes e sistemas, incluindo bancos relacionais e APIs.
Trabalhar em parceria com times de BI, Data Science, Engenharia e Negócios .
Aplicar boas práticas de qualidade, governança, versionamento e CI/CD .
Utilizar ferramentas de IA generativa e assistentes de código para aumentar produtividade e qualidade no desenvolvimento.

Требования

Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados em ambientes de produção.
Forte experiência com Azure Databricks .
Domínio de PySpark / Apache Spark , incluindo processamento e otimização de grandes volumes de dados.
Conhecimento avançado de SQL .
Experiência com Python aplicado à Engenharia de Dados.
Experiência com Azure Data Factory (ADF) para construção e orquestração de pipelines.
Conhecimento de ETL/ELT e arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) .
Experiência com Delta Lake e Data Lakehouse .
Conhecimento de modelagem de dados , especialmente modelagem dimensional e relacional.
Experiência com Git e fluxos de versionamento, preferencialmente utilizando Bitbucket .
Conhecimento de CI/CD , Azure Pipelines, Azure DevOps ou ferramentas similares.
Experiência trabalhando com bancos relacionais, como SQL Server e/ou Oracle .

Другое

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, 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.
Experiência com Kimball e modelos multidimensionais.
Conhecimento de Azure Purview ou outras ferramentas de Data Governance/Data Catalog.
Experiência com Azure DevOps aplicado a pipelines de dados.
Conhecimento de Streaming , Spark Structured Streaming ou Azure Event Hubs.
Experiência com ferramentas de modelagem de dados, como Erwin ou similares.
Experiência com GitHub Copilot, Databricks Assistant ou outras ferramentas de IA aplicadas ao desenvolvimento.
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 .
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