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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 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. 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. Como será o seu dia a dia: - 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. 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. #LI-DR3
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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.