[Job-31682] Senior Data Engineer [Databricks]

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.

Na CI&T, há mais de um ano, estamos liderando a transformação digital do e-commerce multicanal de um dos maiores varejistas farmacêuticos do Brasil. Agora, estamos em busca de pessoas apaixonadas por tecnologia e inovação para integrar nossos times Hiper Eficientes e acelerar projetos com Inteligência Artificial!

Com o suporte do CI&T Flow, nossa IA revolucionária, você terá acesso às melhores ferramentas para maximizar eficiência, criatividade e impacto nos projetos. Aqui, trabalhamos com tecnologia de ponta que não só transforma, mas também redefine os padrões do mercado.

Se você busca crescimento, inovação e a chance de moldar o futuro, essa é a sua oportunidade. Venha fazer parte de uma equipe que inspira mudanças e cria soluções extraordinárias. Seja protagonista da revolução tecnológica com a CI&T.

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Projeto para estruturar e acelerar a plataforma de dados de uma tribo que já opera 700+ pipelines em Databricks, responsáveis por produtos de dados monetizados pela empresa. A solução cresceu em "modo aceleração" (construir primeiro, desenhar depois) e agora precisa de maturidade técnica: orquestração automatizada, qualidade de dados ponta a ponta e centralização dos motores de distribuição.

Responsabilidades - Atuar na esteira completa dos dados: ingestão (pouso no Lake/S3) → camada Bronze → Silver → Gold → feature store → camada de distribution (produto final) → entrega ao cliente (API, arquivo/batch, SFTP, bucket, DynamoDB). - Substituir a orquestração manual atual (execução sequencial de fluxos, monitorada "na mão") por orquestração automatizada nativa do Databricks. - Implementar processos de qualidade de dados entre todas as camadas do pipeline (do pouso no Lake até a entrega final ao cliente). - Desenvolver e parametrizar fluxos existentes (parte do desenho/arquitetura já está pronta — o time precisa de capacidade de execução, não de redesenho do zero). - Contribuir com o desenvolvimento de módulos correlatos: - Motor de faturamento — billing dos consumos de dados dos produtos. - Motor de arquivaria — padronização da distribuição de arquivos para múltiplos canais de cliente (bucket, SFTP, Connect etc.), hoje fragmentado entre Airflow e Databricks.

Hard Skills (obrigatórias) - Databricks — proficiência é o requisito central do projeto (não apenas conhecimento básico). - Apache Spark — core de execução dos pipelines. - Engenharia de dados / ETL, com domínio de arquitetura em camadas (medalhão: Bronze/Silver/Gold). - Experiência com orquestração de pipelines de dados. - Experiência implementando frameworks/processos de qualidade de dados em pipelines produtivos. - Familiaridade com ambiente cloud AWS (S3, DynamoDB) — arquitetura é híbrida (AWS + Databricks), mas o foco do projeto é Databricks.

Hard Skills (desejáveis) - Terraform. - Databricks Asset Bundles (DAB). - Experiência com distribuição de dados via múltiplos canais (SFTP, buckets, APIs). - Vivência com produtos de dados / dados como produto monetizável.

Soft Skills - Autonomia e capacidade de execução — o desenho e a definição do que precisa ser feito já existem; a demanda é por capacidade de execução com pouca curva de aprendizado. - Onboarding rápido em ambientes já documentados/estruturados, mas com histórico de crescimento acelerado (nem tudo é "clean"). - Conforto para atuar em contexto de ritmo acelerado (built-first, design-later), lidando com soluções construídas em cima de MVPs que agora precisam ser centralizadas/padronizadas. - Colaboração cross-squad (interface com squads de plataforma, produto/canal digital e times internos de engenharia).