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.

Estamos em busca de um profissional sênior para atuar em iniciativas estratégicas voltadas à análise, organização, processamento e melhoria da qualidade dos dados, apoiando áreas de negócio e tecnologia na geração de insights, automação de análises, construção de pipelines e suporte à tomada de decisão.

Buscamos alguém com forte capacidade analítica, visão técnica e de negócio, interesse em inovação, especialmente no uso de dados, automações, inteligência artificial, agentes e multiagentes para identificação de oportunidades, melhoria de processos e geração de valor para o negócio.

O profissional atuará tanto na exploração e interpretação de dados quanto na construção e manutenção de soluções técnicas em ambientes modernos de dados, com foco em Databricks, Python, PySpark, SQL, cloud e arquitetura orientada a produtos de dados.

Responsabilidades:

-Explorar, analisar, interpretar e processar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
-Construir, manter e evoluir pipelines de dados utilizando Databricks, Python, PySpark e SQL.
-Apoiar a estruturação de ambientes modernos de dados em cloud, preferencialmente Azure.
-Atuar na organização, padronização, transformação, validação e disponibilização de dados para consumo analítico e operacional.
-Identificar padrões, inconsistências, duplicidades, gaps de informação e oportunidades de melhoria nas bases de dados.
-Realizar análises descritivas, exploratórias e comparativas para geração de insights e apoio à tomada de decisão.
-Investigar causas-raiz de problemas relacionados à qualidade, consistência, disponibilidade e confiabilidade dos dados.
-Aplicar técnicas de data profiling, amostragem, validação, comparação de bases e monitoramento de qualidade.
-Apoiar ou desenvolver automações analíticas para otimizar rotinas, acelerar análises e gerar recomendações.
-Utilizar conceitos de inteligência artificial, agentes e multiagentes para descoberta de oportunidades e suporte à tomada de decisão.
-Construir relatórios analíticos, dashboards, apresentações executivas e materiais de apoio à liderança.
-Documentar metodologias, processos, regras de negócio, hipóteses, pipelines, análises e resultados de forma organizada.
-Atuar em parceria com áreas técnicas, times de dados, engenharia, arquitetura, governança e áreas de negócio.
-Contribuir para a evolução de produtos de dados, arquitetura Data Mesh e boas práticas de engenharia, governança e qualidade de dados

-Experiência como Analista de Dados, Engenheiro de Dados ou posição similar.
-Experiência com Databricks, incluindo engenharia, processamento e transformação de dados.
-Conhecimento em arquitetura Data Mesh e conceitos relacionados a produtos de dados.
-Experiência na construção, manutenção e otimização de pipelines de dados.
-Desenvolvimento utilizando Python e PySpark para tratamento, análise, automação e processamento de dados.
-Experiência com SQL para consulta, manipulação, análise e validação de dados.
-Conhecimento em modelagem de dados, qualidade de dados, governança, data profiling e boas práticas de documentação.
-Vivência em ambientes de dados em cloud, preferencialmente Azure.
-Experiência com análise e processamento de grandes volumes de dados estruturados e não estruturados.
-Habilidade para construção de relatórios analíticos, apresentações executivas e materiais em PowerPoint.
-Interesse ou experiência com IA Generativa, agentes, multiagentes e técnicas modernas de análise de dados.

 

 -Experiência com arquitetura medalhão, incluindo camadas bronze, silver e gold.
 -Atuação com produtos de dados e modelos orientados a domínio.
-Conhecimento em governança, qualidade, linhagem, catálogo e observabilidade de dados.
-Participação em iniciativas de Master Data Management, Golden Record, consolidação, de duplicação e enriquecimento de bases.
-Conhecimento em plataformas de dados e IA, como Databricks, Azure, Azure ML ou similares.
 -Experiência com testes A/B, backtests, validação de hipóteses e estudos comparativos.