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.
-Projetar, desenvolver e manter pipelines de dados para:
-Ingestão de dados de múltiplas fontes.
-Processamento e transformação de dados em larga escala.
-Integração entre sistemas corporativos e plataformas analíticas.
-Disponibilização de dados para consumo por áreas de negócio e tecnologia.
-Desenvolvimento em Databricks e PySpark
-Atuar na construção e manutenção de soluções utilizando: Databricks,Python,PySpark,SQL.
-Garantir performance, qualidade e escalabilidade dos processos de dados.
-Realizar consultas, integrações e manipulação de dados em ambientes relacionais e não relacionais, incluindo: SQL, MongoDB.
-Participar da modelagem, tratamento e disponibilização das informações para diferentes consumidores de dados.
-Monitorar pipelines e processos de dados.
-Identificar e corrigir falhas operacionais.
-Implementar melhorias de performance.
-Apoiar a evolução da arquitetura e dos processos de engenharia de dados.
- Forte conhecimento em Python para engenharia de dados, automação, análise de dados e apoio a soluções de IA.
- Sólido conhecimento em SQL e exploração de dados estruturados.
- Experiência com Databricks, PySpark e Spark.
- Experiência na construção, otimização e sustentação de pipelines de dados escaláveis.
- Experiência em ambientes cloud, preferencialmente Azure Databricks.
- Experiência com processamento de dados em tempo quase real, preferencialmente com Kafka.
- Experiência com produtização de modelos de Machine Learning no Databricks e práticas de MLOps.
- Experiência com esteiras de CI/CD, especialmente GitHub e GitHub Actions.
- Domínio de boas práticas de engenharia de dados, versionamento, testes, revisão de código e qualidade de dados.
-Modelagem de Dados.
-Construção de pipelines ETL/ELT.
-Conceitos de Data Lake e processamento distribuído.
-Ambientes Cloud.
-Vivência em ambientes regulados.
-Experiência com uso de IA no desenvolvimento, como GitHub Copilot, prompt engineering e code review automatizado.
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