[Job-32139] Data Developer (AI / Databricks) Sênior , Brazil
At a glance
Mid-level Data Engineering role at CI&T. Remote, Brazil.
Pay not stated Data Engineering salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build and maintain Azure data pipelines in Databricks for ETL/ELT processing and integration
- Automate deployments and code versioning through CI/CD practices with GitHub
- Design and tune data models, supporting cloud migration while protecting data quality and integrity
- Work with business and data science teams to deploy AI models in cloud environments
- Profile and monitor data quality, document engineering practices, and address issues in large customer-record datasets
What you bring
- Strong hands-on experience with Azure data services, Databricks, and PySpark
- You can transform data with Python and SQL and handle ETL/ELT workflows
- You have used GitHub for version control and CI/CD, plus Azure services such as ADF or Synapse
- You have modeled data across conceptual, logical, and physical levels and worked on cloud migration or large-scale data integration
Who this fits
This senior data engineering role suits someone who can own Azure and Databricks pipeline work while collaborating with business and data science teams. It is remote in Brazil, with office attendance required for people living in the Campinas metropolitan area.
From the employer
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 um(a) Engenheiro(a) de Dados Sênior para integrar nossa equipe na gerência de Transformação de Cadastro de Clientes. Este profissional será fundamental para o desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados em um ambiente Azure, utilizando as melhores práticas de engenharia de dados.
Sua Missão:
- Desenvolver e manter pipelines/esteiras de dados em Azure com Databricks.
- Implementar pipelines automatizados para ingestão, transformação e disponibilização de dados.
- Garantir qualidade e governança dos dados em todo o ciclo.
- Colaborar com times multidisciplinares para evolução da arquitetura de dados.
- Tratar altos volumes de dados cadastrais.
- Monitorar indicadores e qualidade das entregas.
- Automatizar processos e consultas.
- Analisar dados para identificar problemas e propor soluções.
Responsabilidades e Atribuições:
- Desenvolvimento de Pipelines: Criar e manter pipelines de dados (ETL/ELT) em ambiente Azure, utilizando Databricks para processamento e integração.
- Automação de Deploys: Implementar práticas de CI/CD para automação de deploys e versionamento de código em GitHub.
- Modelagem de Dados: Projetar e otimizar modelos de dados para garantir escalabilidade, performance e governança.
- Migração para Cloud: Apoiar projetos de migração para cloud, garantindo segurança, qualidade e integridade dos dados.
- Colaboração com Times: Trabalhar em conjunto com times de negócio e ciência de dados para o deploy de modelos de IA em ambiente cloud.
- Qualidade dos Dados: Garantir a qualidade e consistência dos dados, aplicando técnicas de data profiling e monitoramento.
- Documentação: Documentar processos, arquiteturas e boas práticas de engenharia de dados.
Requisitos e Qualificações:
- Experiência sólida em Azure Data Services, Databricks e PySpark.
- Domínio de Python e SQL para manipulação e transformação de dados.
- Conhecimento em CI/CD e versionamento com GitHub.
- Domínio de processos de ETL/ELT.
- Experiência em modelagem de dados (conceitual, lógica e física).
- Atuação com Microsoft Azure: ADF, Synapse, Data Lake Storage e Spark.
- Familiaridade com Git/GitHub e Azure DevOps para versionamento e automação de deploys.
- Vivência em projetos de migração para cloud e integração de grandes volumes de dados.
- Desejável experiência com deploy de modelos de IA e uso de ferramentas como Azure ML.
Diferenciais:
- Experiência em projetos de IA e automação de pipelines.
- Conhecimento em arquiteturas orientadas a dados e boas práticas de governança.
- Participação em iniciativas de MDM (Master Data Management).
- Familiaridade com Databricks MLflow para gestão de modelos.
- Atuação em ambientes Data Lake e Data Warehouse.