[Job-31792] Mid-Level Data Engineer

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. Com o crescimento do CI&T Flow e o aumento da demanda sobre sua plataforma de dados, buscamos um Engenheiro de Dados Pleno para ampliar a capacidade de construção e sustentação da frente Tática. O profissional contribuirá diretamente para garantir que os dados utilizados pela plataforma sejam processados de forma confiável, eficiente e alinhada aos padrões definidos pela arquitetura de dados. O profissional atuará no desenvolvimento e manutenção de pipelines, integrações e transformações de dados, apoiando também iniciativas de qualidade, observabilidade e evolução da plataforma. O papel exige capacidade de execução, colaboração e aprendizado contínuo, trabalhando em conjunto com os profissionais mais seniores para transformar necessidades da plataforma em soluções de dados sustentáveis e escaláveis. Missão da posição Executar a construção e evolução dos pipelines e integrações, garantindo capacidade operacional para o time Tático, com experiência em Python, SQL, Spark/Databricks, cloud e desenvolvimento de pipelines de dados. Principais responsabilidades Desenvolver e manter pipelines de dados. Criar integrações com fontes e destinos. Implementar transformações nas camadas de dados. Apoiar correções e melhorias de pipelines existentes. Implementar monitoramento e controles de qualidade. Apoiar troubleshooting de problemas de ingestão. Trabalhar seguindo os padrões definidos pelo Tech Lead/Arquitetura. Documentar pipelines e componentes. Evoluir tecnicamente junto ao time. Principais requisitos Experiência profissional em Engenharia de Dados. Conhecimento de Python e SQL. Experiência com Spark e/ou Databricks. Conhecimento de cloud — Azure, AWS ou GCP. Experiência no desenvolvimento de pipelines ETL/ELT. Conhecimento de ingestão, transformação e disponibilização de dados. Familiaridade com arquitetura Lakehouse. Conhecimento de boas práticas de qualidade, documentação e versionamento de código. Capacidade de investigar problemas e realizar correções e melhorias em pipelines. Boa capacidade de trabalho em equipe e interação com profissionais mais seniores.