[Job - 31274] Senior Data Developer (Analytics Engineer), Brazil

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.

CI&T esta fortalecendo a infraestrutura de dados digitais de um cliente de destaque nos setores de Serviços Financeiros e Seguros, como parte de uma iniciativa estrategica de redesenho dos canais digitais do cliente -- incluindo aplicativo, web e plataformas de atendimento direto ao cliente. A posiçao integrara squads que atuam com praticas orientadas a inteligencia artificial desde a concepçao dos produtos, reforçando a camada de dados que sustenta essas iniciativas.

A pessoa profissional sera responsavel pela construçao e manutençao de pipelines e infraestrutura de dados com foco em ambientes de analytics digital, atuando em estreita colaboraçao com especialistas de Martech para garantir robustez na ingestao, transformaçao e disponibilizaçao de dados para consumo analitico. O papel tem carater predominantemente tecnico e operacional, com forte enfase em engenharia de dados.

Responsabilidades:

• Gerencia dados da plataforma , assegurando integridade, disponibilidade e consistencia ao longo de todo o ciclo de vida dos dados.
• Gerencia a tecnologia da plataforma , mantendo a infraestrutura de dados atualizada, estavel e alinhada as necessidades do negocio.
• Orquestra processos de extra çao, transformaçao e carga (ETL), automatizando fluxos de dados entre sistemas de origem e ambientes analiticos.
• Arquiteta solu çoes de dados orientadas a eventos, definindo estruturas que suportam captura e processamento de dados em tempo real.
• Cataloga dados para consumo , documentando fontes, definiçoes e regras de negocio para facilitar o uso por equipes analiticas.
• Promove a qualidade dos dados por meio da implementaçao de validaçoes, testes e rotinas de monitoramento continuo.
• Promove a observabilidade da solu çao, implementando metricas e alertas que permitem identificar falhas e gargalos nos pipelines.
• Promove a otimiza çao de custos da infraestrutura de dados, revisando consumo de recursos e ajustando arquiteturas conforme necessario.
• Habilita e integra dados de dom inio, conectando fontes distintas para consolidar uma visao analitica unificada.
• Gerencia APIs da solu çao, garantindo integraçoes seguras e performaticas entre sistemas.
• Evolui a capacidade do stack de dados , avaliando e implementando melhorias tecnologicas de forma incremental.

Requisitos para este desafio:

• Experiencia solida em programaçao back-end para construçao de pipelines de dados, com proficiencia em Python e/ou Node.js.
• Dominio de SQL para manipulaçao, modelagem e otimizaçao de dados em larga escala.
• Experiencia em arquitetura de soluçoes de banco de dados NoSQL e data warehouse na nuvem (ex.: BigQuery, Firestore).
• Conhecimento solido em conceitos de computaçao em nuvem (AWS e/ou Azure), com dominio das soluçoes de Big Data do Google Cloud Platform (GCP).
• Experiencia na orquestraçao de pipelines de dados e processos de ETL (ex.: dbt, Airflow, Dataform).
• Familiaridade com frameworks de governança e gestao de dados (ex.: DAMA, CRISP).
• Vivencia com metodologias ageis (Scrum, Kanban) em times multidisciplinares.

Diferenciais:

• Experiencia com MarTech e AdTech, incluindo processos de captura e integraçao de dados de plataformas de analytics digital (ex.: Google Analytics).
• Vivencia com Customer Data Platforms (ex.: Salesforce, Tealium) para integraçao e orquestraçao de dados de clientes.
• Experiencia com ferramentas de ETL voltadas a dados de marketing digital (ex.: Funnel).
• Certificaçoes em nuvem (GCP, AWS ou Azure).
• Experiencia em ambientes ageis de produtos digitais (aplicativo, web, atendimento ao cliente).
• Vivencia previa no setor de Serviços Financeiros ou Seguros.

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