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[Job-30996] Engenheiro de Dados Sênior , Brazil

ci t·LATAM·Brazil·mid
azuremlci/cd
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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 , você será responsável por garantir a integridade, consistência e eficiência dos modelos de dados em todo o ecossistema, realizando revisões estruturais, definindo padrões e assegurando governança. Responsabilidades: Desenvolver e manter pipelines de dados (ETL/ELT) em ambiente Azure, utilizando Databricks para processamento e integração.- Visão 360º (ex: Entender o projeto como um todo, entendendo os impactos que uma solução pontual posso acarretar o projeto). 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 Técnicos: Experiência sólida em Azure Data Services e Databricks. Experiência com Databricks com PySpark Experiência com Arquitetura medalhão. -Produtização de modelos de Machine Learning no Databricks (MlOps

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