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.

- Construção de Pipelines de Dados: Projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados eficientes e escaláveis usando SQL avançado e Python/PySpark.
- Modelagem para Análise: Criar e manter modelos de dados otimizados para consumo analítico, aplicando as melhores práticas de mercado como domínio de padrões de modelagem de dados (Star Schema e Snowflake Schema)  e a estruturação em camadas (Bronze, Silver, Gold) para construir tabelas analíticas (OBTs) de alto desempenho.
- Garantia de Qualidade e Governança: Implementar e liderar rotinas de testes, validações e governança para garantir a integridade, consistência e confiabilidade dos dados em todas as etapas do pipeline.
- Resolução de Problemas e Comunicação: Atuar como referência técnica, mobilizando as equipes necessárias, comunicando-se de forma eficaz para resolver impedimentos e traduzindo requisitos de negócio em soluções de dados.
- Gestão do Roadmap Técnico: Criar e gerenciar o roadmap do projeto, identificando dependências técnicas, planejando entregas e gerenciando mudanças de forma proativa.

 

- Experiência Prática com a Stack: Vivência sólida com bancos de dados relacionais (SQL, Oracle) e, principalmente, com o ecossistema Databricks (Spark, PySpark) e orquestradores como Azure Data Factory (ADF).
- Modelagem de Dados Aplicada: Profunda compreensão e experiência na implementação das camadas de dados Bronze, Silver e Gold, além de modelos como Star Schema e Tabelas Analíticas (OBT).
- Conhecimentos Fundamentais: Compreensão sólida de qualidade de dados, governança e operações essenciais como MERGE em ambientes de Data Lakehouse e conhecimento de padrões de engenharia de dados como por exemplo CDC (Change Data Capture) e o CDF (Change Data Feed)
-Utilização de IA no dia a dia para desenvolvimento acelerado com agentes

Liderança e Comunicação:
- Capacidade de lidar com tarefas pouco descritas, usando a comunicação e a investigação para refinar o entendimento.
- Experiência na criação e gestão de roadmaps técnicos.
- Proficiência em Código: Domínio de SQL para consultas complexas e - Python/PySpark para transformação e manipulação de dados.

Diferenciais