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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. CI&T está fortalecendo a infraestrutura de dados digitais de um cliente de destaque nos setores de Serviços Financeiros e Seguros, como parte de uma iniciativa estratégica de redesenho dos canais digitais do cliente — incluindo aplicativo, web e plataformas de atendimento direto ao cliente. A posição integrará squads que atuam com práticas orientadas a inteligência artificial desde a concepção dos produtos, reforçando a camada de dados que sustenta essas iniciativas. A pessoa profissional será responsável pela construção e manutenção de pipelines e infraestrutura de dados com foco em ambientes de analytics digital, atuando em estreita colaboração com especialistas de Martech para garantir robustez na ingestão, transformação e disponibilização de dados para consumo analítico. O papel tem caráter predominantemente técnico e operacional, com forte ênfase em engenharia de dados. Responsabilidades: Gerencia dados da plataforma , assegurando integridade, disponibilidade e consistência ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Gerencia a tecnologia da plataforma , mantendo a infraestrutura de dados atualizada, estável e alinhada às necessidades do negócio. Orquestra processos de extração, transformação e carga (ETL) , automatizando fluxos de dados entre sistemas de origem e ambientes analíticos. Arquiteta soluções de dados orientadas a eventos , definindo estruturas que suportam captura e processamento de dados em tempo real. Cataloga dados para consumo , documentando fontes, definições e regras de negócio para facilitar o uso por equipes analíticas. Promove a qualidade dos dados por meio da implementação de validações, testes e rotinas de monitoramento contínuo. Promove a observabilidade da solução , implementando métricas e alertas que permitem identificar falhas e gargalos nos pipelines. Promove a otimização de custos da infraestrutura de dados, revisando consumo de recursos e ajustando arquiteturas conforme necessário. Habilita e integra dados de domínio , conectando fontes distintas para consolidar uma visão analítica unificada. Gerencia APIs da solução , garantindo integrações seguras e performáticas entre sistemas. Evolui a capacidade do stack de dados , avaliando e implementando melhorias tecnológicas de forma incremental. Requisitos para este desafio: Experiência sólida em programação back-end para construção de pipelines de dados, com proficiência em Python e/ou Node.js. Domínio de SQL para manipulação, modelagem e otimização de dados em larga escala. Experiência em arquitetura de soluções de banco de dados NoSQL e data warehouse na nuvem (ex.: BigQuery, Firestore). Conhecimento sólido em conceitos de computação em nuvem (AWS e/ou Azure), com domínio das soluções de Big Data do Google Cloud Platform (GCP). Experiência na orquestração de pipelines de dados e processos de ETL (ex.: dbt, Airflow, Dataform). Familiaridade com frameworks de governança e gestão de dados (ex.: DAMA, CRISP). Vivência com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) em times multidisciplinares. Diferenciais: Experiência com MarTech e AdTech, incluindo processos de captura e integração de dados de plataformas de analytics digital (ex.: Google Analytics). Vivência com Customer Data Platforms (ex.: Salesforce, Tealium) para integração e orquestração de dados de clientes. Experiência com ferramentas de ETL voltadas a dados de marketing digital (ex.: Funnel). Certificações em nuvem (GCP, AWS ou Azure). Experiência em ambientes ágeis de produtos digitais (aplicativo, web, atendimento ao cliente). Vivência prévia no setor de Serviços Financeiros ou Seguros. #LI-JP3
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In your interview, expect this: 'Walk me through the last time you had to debug something that took you more than an hour. What was it, what did you try first, and what would you do differently?' Hiring managers ask this to see if you think systematically or just try random fixes. Have a real example ready with specifics.
