Sobre este puesto de [Job - 31274] Senior Data Developer (Analytics Engineer), Brazil en Ciandt
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.
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.
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