[Job - 30367] Engenheiro de Dados Sênior
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AI Summary
A senior data engineer responsible for designing and maintaining scalable data solutions, including ETL/ELT pipelines, data modeling, cloud migration, and deploying AI models in Azure Databricks and related tools.
About this role
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 na construção de soluções modernas de dados, contribuindo para o desenvolvimento de arquiteturas escaláveis e orientadas a produtos. Buscamos um profissional com forte experiência em engenharia de dados, processamento distribuído e arquitetura em nuvem, capaz de liderar iniciativas técnicas e apoiar a evolução da plataforma de dados.
Responsabilidades:
Responsabilidades:
-Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) em ambiente Azure, utilizando Databricks para processamento e integração.
-Implementar práticas de CI/CD para automação de deploys e versionamento de código em GitHub.
-Projetar e otimizar modelos de dados para garantir escalabilidade, performance e governança.-
-Apoiar projetos de migração para cloud, garantindo segurança, qualidade e integridade dos dados.
-Colaborar com times de negócio e ciência de dados para deploy de modelos de IA em ambiente cloud.
-Garantir qualidade e consistência dos dados, aplicando técnicas de data profiling e monitoramento.
-Documentar processos, arquiteturas e boas práticas de engenharia de dados.
-Implementar práticas de CI/CD para automação de deploys e versionamento de código em GitHub.
-Projetar e otimizar modelos de dados para garantir escalabilidade, performance e governança.-
-Apoiar projetos de migração para cloud, garantindo segurança, qualidade e integridade dos dados.
-Colaborar com times de negócio e ciência de dados para deploy de modelos de IA em ambiente cloud.
-Garantir qualidade e consistência dos dados, aplicando técnicas de data profiling e monitoramento.
-Documentar processos, arquiteturas e boas práticas de engenharia de dados.
Requisitos para este desafio:
-Experiência sólida em Azure Data Services e Databricks.
-Domínio de Python e SQL para manipulação e transformação de dados.
-Conhecimento em CI/CD e versionamento com GitHub.
-Experiência em modelagem de dados (conceitual, lógica e física).
-Vivência em projetos de migração para cloud.
-Experiência em ETL/ELT e integração de grandes volumes de dados.
-Experiência com deploy de modelos de IA e uso de ferramentas como Azure ML.
-Domínio de Python e SQL para manipulação e transformação de dados.
-Conhecimento em CI/CD e versionamento com GitHub.
-Experiência em modelagem de dados (conceitual, lógica e física).
-Vivência em projetos de migração para cloud.
-Experiência em ETL/ELT e integração de grandes volumes de dados.
-Experiência com deploy de modelos de IA e uso de ferramentas como Azure ML.
Diferencial:
-Experiência com projetos de IA e automação de pipelines.
-Conhecimento em arquiteturas orientadas a dados e boas práticas de governança.
-Participação em iniciativas de MDM (Master Data Management).
-Familiaridade com Databricks MLflow para gestão de modelos.
-Atuação em ambientes Data Lake e Data Warehouse.
-Conhecimento em arquiteturas orientadas a dados e boas práticas de governança.
-Participação em iniciativas de MDM (Master Data Management).
-Familiaridade com Databricks MLflow para gestão de modelos.
-Atuação em ambientes Data Lake e Data Warehouse.
#LI-BS3
#sênior
#sênior
Skills
AI DeploymentAzure Data ServicesAzure MLCI/CDDatabricksData LakeData MigrationData ModelingData WarehouseETL/ELTGitHubMLflowPythonSQL
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