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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.

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.

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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).