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, na implantação, operacionalização e evolução de modelos em ambiente produtivo. O profissional será responsável por garantir que os modelos sejam disponibilizados de forma escalável, segura e governada, atuando desde a construção das esteiras de dados até o monitoramento contínuo da performance dos modelos.
A posição exige forte experiência em plataformas de dados modernas, automação de pipelines, boas práticas de MLOps e integração entre equipes de Dados, Analytics, Engenharia e Negócio.
Responsabilidades:
- Desenvolver e manter esteiras de MLOps para implantação e gestão de modelos.
- Construir pipelines de preparação, transformação e validação de dados utilizando PySpark e Databricks.
- Realizar o deploy, versionamento e gerenciamento do ciclo de vida de modelos em produção.
- Automatizar processos de treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos.
- Implementar práticas de CI/CD para projetos de Machine Learning utilizando GitHub.
- Monitorar indicadores de performance, disponibilidade, qualidade dos dados e estabilidade dos modelos.
- Garantir rastreabilidade, governança e reprodutibilidade dos modelos ao longo de todo o ciclo de vida.
- Atuar na integração entre ambientes Azure, Databricks e demais componentes da arquitetura de dados.
- Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Analytics e áreas de Negócio para viabilizar soluções escaláveis.
- Identificar oportunidades de otimização de performance, custos e eficiência operacional das esteiras de processamento.
- Construir pipelines de preparação, transformação e validação de dados utilizando PySpark e Databricks.
- Realizar o deploy, versionamento e gerenciamento do ciclo de vida de modelos em produção.
- Automatizar processos de treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos.
- Implementar práticas de CI/CD para projetos de Machine Learning utilizando GitHub.
- Monitorar indicadores de performance, disponibilidade, qualidade dos dados e estabilidade dos modelos.
- Garantir rastreabilidade, governança e reprodutibilidade dos modelos ao longo de todo o ciclo de vida.
- Atuar na integração entre ambientes Azure, Databricks e demais componentes da arquitetura de dados.
- Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Analytics e áreas de Negócio para viabilizar soluções escaláveis.
- Identificar oportunidades de otimização de performance, custos e eficiência operacional das esteiras de processamento.
Requisitos Técnicos:
- Experiência sólida em implantação e operacionalização de modelos de Machine Learning.
- Experiência avançada com Databricks.
- Conhecimento avançado em Azure.
- Domínio de PySpark para processamento distribuído de dados.
- Experiência com GitHub e práticas de versionamento de código.
- Conhecimento em MLOps, incluindo automação, monitoramento, governança e gerenciamento do ciclo de vida de modelos.
- Experiência com construção e manutenção de pipelines de dados e Machine Learning.
- Vivência com ambientes de produção e arquiteturas escaláveis.
- Conhecimento em CI/CD aplicado a projetos de Machine Learning.
- Experiência com monitoramento de modelos, qualidade de dados e observabilidade.
- Experiência avançada com Databricks.
- Conhecimento avançado em Azure.
- Domínio de PySpark para processamento distribuído de dados.
- Experiência com GitHub e práticas de versionamento de código.
- Conhecimento em MLOps, incluindo automação, monitoramento, governança e gerenciamento do ciclo de vida de modelos.
- Experiência com construção e manutenção de pipelines de dados e Machine Learning.
- Vivência com ambientes de produção e arquiteturas escaláveis.
- Conhecimento em CI/CD aplicado a projetos de Machine Learning.
- Experiência com monitoramento de modelos, qualidade de dados e observabilidade.
Diferenciais:
- Experiência com MLflow, Azure Machine Learning ou ferramentas similares.
- Conhecimento em arquitetura Lakehouse.
#LI-PA1
Nossos benefícios:
- Plano de saúde e odontológico;
- Vale alimentação e refeição;
- Auxílio-creche;
- Licença parental estendida;
- Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar via Wellhub (Gympass) TotalPass;
- Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
- Seguro de Vida;
- Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
- Clube de descontos;
- Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem-estar;
- Curso gestante e parentalidade responsável;
- Parceria com plataformas de cursos online;
- Plataforma para aprendizagem de idiomas;
- E muitos outros
Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras
Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante apresentar o seu laudo durante o processo seletivo. Consulte quais dados são necessários conter no laudo clicando aqui. Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê-lo.
Temos um time dedicado de Saúde e Bem-estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.
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