[Job-31931]Senior Data 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. Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Data Developer, integrando nosso time e contribuindo na construção de soluções escaláveis e inteligentes para grandes volumes de dados. Se você é apaixonado por dados, tem experiência sólida com AWS e modelagem de dados, gosta de resolver problemas complexos e colaborar com equipes multidisciplinares, essa vaga é para você! Responsabilidades: - Atuar no desenvolvimento e evolução de aplicações para ingestão de dados utilizando ferramentas AWS, tanto em arquitetura serveless (glue, lambda, sns, sqs, kafka, etc) quanto com arquiteturas que usam ECS; - Realizar o entendimento das necessidades técnicas, participando de inceptions e refinamentos; - Codificar e estruturar testes automatizados para garantia de qualidade dos entregáveis; - Realizar code review e Deploy em produção; - Gestão de Incidentes; - Otimizar jobs e pipelines de dados, atuando em particionamento de dados, balanceamento de dados (skew) e tuning de performance; Projetar e manter orquestrações de pipelines utilizando AWS Step Functions e AWS EventBridge; - Configurar e acompanhar monitoria/observabilidade utilizando AWS CloudWatch e, de forma desejável, ferramentas como Datadog; - Atuar com foco em FinOps, garantindo uso eficiente de recursos na nuvem e buscando oportunidades de otimização de custo nas soluções de dados. Requisitos para este desafio: Sólidos conhecimentos em Python e Experiência prática com PySpark; Cloud com AWS (S3, glue, EC2, lambda, athena); Automação de testes unitários; Banco de dados Relacional; Experiência em tuning e melhora de performance dos pipelines; Desenvolvimento de testes automatizados usando a estratégia de pirâmide de testes; Refinamento técnico de histórias e de solução; Qualidade de código e boas práticas de programação; Comunicação para garantir o alinhamento com time e stakeholers; Capacidade de execução e proatividade; Otimização de custos em nuvem e boas práticas de FinOps aplicadas a pipelines de dados; Diferenciais: Uso de IA generativa, agents e skills para agilizar o trabalho Localstack com recursos AWS (infraestrutura as a code); Arquitetura Serveless; Datadog; Mensageria (Kafka, SQS, SNS);