[Job - 31274] Senior Data Developer (Analytics Engineer), Brazil

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. 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. #LI-JP3