[Job-32417] Senior Data Developer (Databricks / Espanhol), Brazil
At a glance
Senior 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 improve Databricks pipelines that turn raw financial data into dependable datasets using PySpark, Python and SQL
- Bring additional data sources into the platform and support financial reconciliation, P&L routines and global close processes
- Process structured and semi-structured data, tuning transformations, storage and query performance with Delta Lake and Lakehouse practices
- Monitor production pipelines, investigate failures or data mismatches, and strengthen reliability, documentation and data controls
- Work with data, finance, business and technology teams on data needs, governance and AI-related workflow improvements
What you bring
- Strong Databricks experience, including notebooks, jobs, workflows and clusters, plus building scalable data solutions
- Hands-on PySpark, Python and SQL skills, with experience shaping raw inputs into organized, reliable data
- Experience with Delta Lake and Lakehouse design, Azure data services and financial pipelines such as reconciliation or P&L
- Background supporting live data pipelines through troubleshooting, performance tuning, documentation and production support
- Spanish proficiency for global team discussions, technical conversations and documentation
Who this fits
This role suits a senior data engineer who is analytical and practical, and enjoys investigating complex data issues and building reliable pipelines. You’ll work with finance, business and technology teams, supporting financial close processes and data initiatives that may involve AI. The role is remote in Brazil, with office attendance required if you live in the Campinas metropolitan region.
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 procurando uma pessoa Engenheiro de Dados Sênior talentoso e experiente para se juntar ao nosso time e apoiar um parceiro estratégico na evolução, manutenção e melhoria contínua dos processos globais de fechamento financeiro.
Esse cargo vai se concentrar em apoiar a reconciliação de dados financeiros, rotinas de P&L, pipelines de dados existentes e a integração de novas fontes de dados. O profissional também vai contribuir para a criação de novos pipelines, melhorar a qualidade dos dados e apoiar iniciativas envolvendo modelos de IA e capacidades avançadas de dados.
Estamos procurando alguém prático, colaborativo e analítico, que goste de resolver desafios complexos de dados e construir soluções confiáveis e escaláveis que gerem impacto real nos negócios.
Responsabilidades:
- Desenvolvimento de Pipeline de Dados: Desenvolver, manter e melhorar pipelines de dados usando Databricks, PySpark, Python e SQL para transformar dados financeiros brutos em conjuntos de dados confiáveis e organizados. Integração de Dados: Integrar novas fontes de dados ao ecossistema existente, ajudando a expandir as capacidades da plataforma e melhorar a visibilidade dos negócios.
- Reconciliação de Dados Financeiros: Dar suporte às atividades de reconciliação financeira, rotinas de P&L e processos de fechamento global, garantindo consistência, precisão e rastreabilidade dos dados entre diferentes fontes.
- Processamento e Otimização de Dados: Processar grandes volumes de dados estruturados e semi-estruturados, otimizando transformações, formatos de armazenamento e desempenho de consultas usando as melhores práticas de Delta Lake e Lakehouse.
- Manutenção e Suporte de Pipelines: Monitorar, solucionar problemas e dar suporte aos pipelines existentes, identificando falhas, investigando discrepâncias e garantindo processamento confiável diário e mensal.
- Abordagens para melhorar o desempenho, a escalabilidade, a manutenibilidade e a qualidade dos dados em todo o ecossistema de dados financeiros.
- Colaboração com equipes multidisciplinares: Trabalhar de perto com engenheiros de dados, partes interessadas do negócio, equipes de finanças e equipes de tecnologia para entender as necessidades e entregar soluções de dados de alta qualidade.
- Governança e qualidade de dados: Apoiar a governança de dados, regras de validação, auditabilidade, documentação e controles para garantir dados financeiros confiáveis e bem gerenciados.
- Integração de IA: Apoiar iniciativas envolvendo modelos de IA e capacidades avançadas de dados, ajudando a integrar insights e automação baseados em IA nos fluxos de trabalho de dados.
Requisitos para este desafio:
- Experiência sólida com Databricks, incluindo notebooks, jobs, workflows, clusters e melhores práticas para construir soluções de dados escaláveis.
- Proficiência em processamento de dados usando PySpark, Python e SQL, com experiência prática em transformar dados brutos em conjuntos de dados confiáveis e bem organizados.
- Experiência com Delta Lake e arquitetura Lakehouse, incluindo tabelas Delta, processamento incremental, otimização de dados e camadas de dados estruturados.
- Conhecimento do ecossistema de dados do Azure, especialmente Azure Data Lake Storage, padrões de integração de dados e processamento de dados na nuvem.
- Experiência em suporte a pipelines de dados financeiros, de preferência envolvendo reconciliação, P&L, fechamento financeiro ou outros processos críticos de negócios.
- Experiência prática em manter e melhorar pipelines existentes, incluindo resolução de problemas, otimização de desempenho, documentação e suporte à produção.
- Capacidade de trabalhar com dados estruturados e semiestruturados, garantindo qualidade, rastreabilidade e preparação para análises e uso estratégico do negócio.
- Mentalidade de resolução de problemas, com a capacidade de investigar dados complexos, entender causas raiz e propor soluções práticas em ambientes de dados desafiadores. Interesse ou experiência com modelos de IA e capacidades avançadas de dados, apoiando a integração de soluções baseadas em IA nos fluxos de trabalho de dados.
- Espanhol para interação com equipes globais, discussões técnicas e documentação.
Diferenciais:
- Familiaridade com frameworks e metodologias de IA. Experiência com capacidades avançadas, como otimização do Delta Lake, Databricks Workflows e Databricks Apps ou Streamlit. Experiência com práticas de qualidade e observabilidade de dados, incluindo regras de validação, checagens de reconciliação, monitoramento, logs, alertas e métricas de execução de pipelines.
Data Engineering work from LinkedIn, X, Reddit and Upwork, in one list.
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