Somos especialistas em **transformação tecnológica**, unindo expertise humana com inteligência artificial para criar soluções tecnológicas escaláveis. Com mais de 8.000 colaboradores CI\&T espalhados pelo mundo, construímos parcerias com mais de 1.000 clientes ao longo de nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade. A CI\&T está expandindo suas capacidades de desenvolvimento de dados para apoiar uma **iniciativa de plataforma greenfield para um cliente líder no setor de agronegócio**. Este novo produto está sendo construído do zero para entregar análises agronômicas impulsionadas por IA com visualizações de mapas georreferenciados — e a qualidade de sua base de dados determinará tudo o que virá a seguir. Esta posição está no cerne dessa base. Como **Desenvolvedor Sênior de Dados**, você trabalhará ao lado da liderança técnica do cliente para arquitetar e construir o ecossistema de dados que alimentará insights agronômicos inteligentes. Seu trabalho permitirá diretamente que aplicações de IA e visualizações geoespaciais funcionem com dados confiáveis e bem estruturados — tornando esta posição tanto tecnicamente exigente quanto estrategicamente crítica. Se você se destaca em ambientes ambíguos e de alta autonomia, onde molda a arquitetura de dados em vez de simplesmente herdá-la, esta é a sua vaga. ### **Responsabilidades** * **Projetar e construir pipelines de dados ponta a ponta** nas camadas RAW, Silver e Gold da Arquitetura Medallion, garantindo confiabilidade, desempenho e manutenibilidade em cada etapa * **Arquitetar processos de ingestão, transformação, padronização e disponibilização de dados**, estruturando fluxos de dados provenientes de fontes diversas e heterogêneas em uma base analítica coerente * **Modelar dados para consumo analítico** seguindo as melhores práticas de Data Warehouse, incluindo design em Star Schema e modelagem dimensional adequada para business intelligence e prontidão para IA * **Identificar, avaliar e consolidar novas fontes de dados** relevantes para os objetivos de negócios agronômicos, envolvendo proativamente stakeholders para compreender, obter e validar a disponibilidade e qualidade dos dados * **Interagir com stakeholders de negócios e liderança do cliente** para traduzir requisitos de domínio em decisões de arquitetura de dados, questionando suposições e propondo soluções fundamentadas em evidências técnicas * **Manipular, otimizar e disponibilizar dados em múltiplos formatos** — incluindo Parquet, CSV e conjuntos de dados geoespaciais — adaptados às necessidades de consumo de aplicações de IA downstream e visualizações baseadas em mapas * **Gerenciar e configurar infraestrutura em nuvem** ponta a ponta, incluindo armazenamento, computação, controle de acesso, funções serverless, catalogação de dados e processamento orientado a eventos na AWS * **Assumir a responsabilidade por práticas de implantação e CI/CD** para pipelines de dados — incluindo gerenciamento de repositórios, estratégia de ramificação, gates de teste e fluxos automatizados de implantação via GitLab * **Apoiar a criação da camada de dados que alimentará aplicações de IA/ML**, garantindo que qualidade, estrutura e disponibilidade dos dados atendam aos requisitos dos fluxos de machine learning — sem desenvolver diretamente os modelos em si * **Atuar como parceiro técnico proativo** em um ambiente greenfield: questionar, propor, experimentar e iterar com a equipe, em vez de executar isoladamente ### **Requisitos** * **Proficiência em inglês nível B2 ou superior** — capacidade de explicar fluxos técnicos, participar de discussões, fazer perguntas esclarecedoras e colaborar efetivamente com stakeholders internacionais (sotaque não é barreira; clareza na comunicação é essencial) * **Experiência sólida e prática com AWS**, abrangendo todo o espectro de infraestrutura: S3, IAM (permissões e configuração de segurança), Redshift, Lambda (casos de uso serverless) e Glue (incluindo Glue Catalog para gerenciamento de metadados); capacidade de avaliar trade-offs entre serviços para diferentes cenários de pipeline * **Experiência com Terraform ou ferramenta equivalente de Infrastructure-as-Code (IaC)**, aplicada recorrentemente em projetos reais de engenharia de dados — não apenas conhecimento teórico * **Proficiência com GitLab** para controle de versão, configuração de pipelines de CI/CD, fluxos de implantação e gerenciamento de gates de teste — especificamente GitLab, não apenas experiência genérica com Git * **Excelente domínio de SQL**, incluindo escrita de consultas complexas, transformações analíticas e ajuste de desempenho em ambientes de data warehouse * **Excelente domínio de PySpark**, aplicado ao processamento distribuído em larga escala — incluindo estratégias de particionamento (por exemplo, por dia/mês/ano), tratamento de volumes (dezenas a centenas de GB) e otimização de desempenho * **Experiência com Databricks**, utilizada no contexto de pipelines de engenharia de dados e arquiteturas lakehouse, incluindo cenários de migração e implantação * **Especialização em modelagem analítica de dados**, com sólido conhecimento de Star Schema e modelagem dimensional aplicada a ambientes de data warehousing e business intelligence * **Experiência prática com a Arquitetura Medallion** (camadas RAW / Silver / Gold), incluindo manipulação e otimização de arquivos Parquet e CSV * **Experiência integrando e consolidando dados de múltiplas fontes heterogêneas**, garantindo consistência, rastreabilidade e prontidão analítica * **Mentalidade adequada para projetos greenfield**: pró-ativa, orientada a soluções, confortável com ambiguidade e capaz de contribuir para decisões arquiteturais — não apenas executar tarefas pré-definidas ### **Desejável** * **Familiaridade com SnapLogic ou plataformas equivalentes de orquestração ETL low-code/no-code** (por exemplo, Pentaho, Airflow, Alteryx) — o SnapLogic é o padrão atual do cliente, com migração em andamento; experiência prática com lógica ETL baseada em blocos/fluxos é um diferencial * Experiência em processamento de dados geoespaciais e ambientes analíticos focados em visualizações baseadas em mapas e geográficas * Conhecimento de DuckDB para consultas analíticas in-process * Experiência em projetos de dados aplicados ao agronegócio ou agricultura de precisão * Exposição a fluxos de modelagem preditiva (por exemplo, gradient boosting, métodos ensemble ou similares) — como fornecedor de dados para pipelines de ML, não como desenvolvedor de modelos \#LI\-JP3 **Nossos benefícios:*** Plano de saúde e odontológico * Auxílio-refeição e auxílio-alimentação * Auxílio-creche * Licença paternidade estendida * Parceria com academias e profissionais de saúde e bem-estar por meio da Wellhub (Gympass) TotalPass; * Participação nos Lucros e Resultados (PLR); * Seguro de vida * Plataforma de aprendizagem contínua (Universidade CI\&T); * Clube de descontos * Plataforma online gratuita dedicada ao bem-estar físico, mental e integral * Curso de gravidez e parentalidade responsável * Parcerias com plataformas de aprendizagem online * Plataforma de aprendizagem de idiomas E muitos mais! Mais detalhes sobre nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt\-br/carreiras Na CI\&T, inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante **apresentar seu laudo durante o processo seletivo.** *Veja quais dados devem constar no laudo clicando aqui*.Desta forma, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. **Se você ainda não tem o laudo, não se preocupe: podemos apoiá-lo na obtenção dele.** Contamos com uma equipe dedicada de Saúde e Bem-Estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte conosco para fazer essa jornada lado a lado.
João Silva
Indeed · HR
João Silva
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