CI&T
Somos especialistas em
transformação tecnológica , unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 7.400 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1.000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.
Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Buscamos uma liderança sênior, hands‑on, para integrar nosso time de dados CI&T e liderá‑lo na construção de um ecossistema de dados moderno, orientado a produto e a plataforma. Você atuará diretamente com a média e alta gestão, traduzindo necessidades de negócio em arquiteturas e capacidades reutilizáveis, combinando governança como plataforma, Policy-as-Code, Lakehouse/Event‑Driven e uso de GenAI para acelerar Data Discovery, Data Quality, Compliance e adoção.
Responsabilidades
Liderar e desenvolver o time, promovendo boas práticas de engenharia e cultura de Data as a Product (domain ownership, SLOs/SLIs).
Projetar e implementar pipelines de dados complexos (batch e streaming), com automação, orquestração e otimização de ETL/ELT.
Desenvolver transformações em Python/PySpark e SQL, com testes automatizados (PyTest) e padrões de engenharia.
Assegurar Data Quality de ponta a ponta: testes como código, SLOs/SLIs de datasets, alerta proativo e automação de remediação.
Desenhar o blueprint de plataforma: Metadata‑first, Lineage, Policy-as-Code, Data Catalog/Discovery, Semantic Layer, observabilidade.
Incorporar GenAI no fluxo: copilotos para catálogo e documentação, Sensitive Data Classification (PII), geração assistida de políticas e testes, Change Intelligence (impact summaries).
Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, produto, segurança, compliance, negócio), traduzindo requisitos de negócio em soluções técnicas escaláveis e mensuráveis.
Conduzir decisões de arquitetura (Lakehouse, Delta/Parquet, real‑time com Pub/Sub/Kafka, microservices) com foco em escalabilidade, custo e segurança.
Operar mecanismos de Compliance “always‑on” (LGPD/PII): classificação, mascaramento, access control contextual e rastreabilidade ponta a ponta.
Integrar a plataforma com o ecossistema corporativo (APIs, eventos, legados/SaaS), garantindo performance e confiabilidade.
Implantar versionamento, CI/CD e IaC (Git/Azure DevOps) para reprodutibilidade e menor time‑to‑data.
Interagir com a alta gestão, apresentar roadmaps, riscos e resultados; definir e acompanhar OKRs/métricas (adoção, lead time, incidentes, risco residual).
Evangelizar e gerir a mudança para aumentar adoção e valor de negócio.
Experiências necessárias
Experiência sólida construindo pipelines de dados com Python, PyTest, PySpark e SQL.
Experiência sólida em Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Dataflow, Pub/Sub, Composer/Airflow, IAM).
Experiência sólida com ferramentas de orquestração (Airflow/Composer, Dagster, Prefect).
Experiência com Databricks em pipelines complexos (Delta Lake, Jobs/Workflows, Unity Catalog).
Vivência com bancos relacionais e não relacionais, incluindo schema design e query optimization.
Experiência em arquitetura de microservices e integrações corporativas (REST/GraphQL, event‑driven).
Proficiência em Git/Azure DevOps para versionamento, CI/CD e colaboração.
Vivência prática em Data Governance operacional: Metadata, Lineage, Data Catalog/Discovery, Data Quality, Security & Access.
Experiência liderando times técnicos e interagindo com executivos, com forte comunicação e influência.
Sólida compreensão de Security, Privacy e Compliance (LGPD) aplicados a dados.
Capacidade de decisões de arquitetura com foco em custo/eficiência (FinOps), escalabilidade e confiabilidade.
Desejável
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência prévia sênior em engenharia de dados e projetos com GCP.
Certificações: Google Professional Data Engineer/Cloud Architect; Databricks (Data Engineer Professional); Airflow/Dagster; segurança.
Ferramentas de Data Quality/Observability (Great Expectations, Soda, Monte Carlo) e de Metadados/Catálogo (DataHub, Collibra, Atlan).
Vivência com Policy-as-Code e governança (OPA, Ranger, BigQuery policies, DLP, mascaramento/tokenização).
Conhecimento de Semantic Layer e métricas (Looker semantic model, dbt/metrics).
Experiência com GenAI/ML em dados (Vertex AI, embeddings/RAG para Discovery, assistentes internos).
Experiência em Data Mesh e estratégias de dados como produto em grandes organizações.
MidSenior
LI‑RW1
Nossos benefícios
Plano de saúde e odontológico;
Vale alimentação e refeição;
Auxílio‑creche;
Licença parental estendida;
Parceria com academias e profissionais de saúde e bem‑estar via Wellhub (Gympass) TotalPass;
Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
Seguro de Vida;
Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
Clube de descontos;
Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem‑estar;
Curso gestante e parentalidade responsável;
Parceria com plataformas de cursos online;
Plataforma para aprendizagem de idiomas;
E muitos outros
Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras
Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência,
apresentar o seu laudo durante o processo seletivo.
Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece.
Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê‑lo.
Temos um time dedicado de Saúde e Bem‑estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.
#J-18808-Ljbffr
transformação tecnológica , unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 7.400 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1.000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.
Importante : se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
Buscamos uma liderança sênior, hands‑on, para integrar nosso time de dados CI&T e liderá‑lo na construção de um ecossistema de dados moderno, orientado a produto e a plataforma. Você atuará diretamente com a média e alta gestão, traduzindo necessidades de negócio em arquiteturas e capacidades reutilizáveis, combinando governança como plataforma, Policy-as-Code, Lakehouse/Event‑Driven e uso de GenAI para acelerar Data Discovery, Data Quality, Compliance e adoção.
Responsabilidades
Liderar e desenvolver o time, promovendo boas práticas de engenharia e cultura de Data as a Product (domain ownership, SLOs/SLIs).
Projetar e implementar pipelines de dados complexos (batch e streaming), com automação, orquestração e otimização de ETL/ELT.
Desenvolver transformações em Python/PySpark e SQL, com testes automatizados (PyTest) e padrões de engenharia.
Assegurar Data Quality de ponta a ponta: testes como código, SLOs/SLIs de datasets, alerta proativo e automação de remediação.
Desenhar o blueprint de plataforma: Metadata‑first, Lineage, Policy-as-Code, Data Catalog/Discovery, Semantic Layer, observabilidade.
Incorporar GenAI no fluxo: copilotos para catálogo e documentação, Sensitive Data Classification (PII), geração assistida de políticas e testes, Change Intelligence (impact summaries).
Colaborar com equipes multidisciplinares (dados, produto, segurança, compliance, negócio), traduzindo requisitos de negócio em soluções técnicas escaláveis e mensuráveis.
Conduzir decisões de arquitetura (Lakehouse, Delta/Parquet, real‑time com Pub/Sub/Kafka, microservices) com foco em escalabilidade, custo e segurança.
Operar mecanismos de Compliance “always‑on” (LGPD/PII): classificação, mascaramento, access control contextual e rastreabilidade ponta a ponta.
Integrar a plataforma com o ecossistema corporativo (APIs, eventos, legados/SaaS), garantindo performance e confiabilidade.
Implantar versionamento, CI/CD e IaC (Git/Azure DevOps) para reprodutibilidade e menor time‑to‑data.
Interagir com a alta gestão, apresentar roadmaps, riscos e resultados; definir e acompanhar OKRs/métricas (adoção, lead time, incidentes, risco residual).
Evangelizar e gerir a mudança para aumentar adoção e valor de negócio.
Experiências necessárias
Experiência sólida construindo pipelines de dados com Python, PyTest, PySpark e SQL.
Experiência sólida em Google Cloud Platform (BigQuery, Dataproc, Dataflow, Pub/Sub, Composer/Airflow, IAM).
Experiência sólida com ferramentas de orquestração (Airflow/Composer, Dagster, Prefect).
Experiência com Databricks em pipelines complexos (Delta Lake, Jobs/Workflows, Unity Catalog).
Vivência com bancos relacionais e não relacionais, incluindo schema design e query optimization.
Experiência em arquitetura de microservices e integrações corporativas (REST/GraphQL, event‑driven).
Proficiência em Git/Azure DevOps para versionamento, CI/CD e colaboração.
Vivência prática em Data Governance operacional: Metadata, Lineage, Data Catalog/Discovery, Data Quality, Security & Access.
Experiência liderando times técnicos e interagindo com executivos, com forte comunicação e influência.
Sólida compreensão de Security, Privacy e Compliance (LGPD) aplicados a dados.
Capacidade de decisões de arquitetura com foco em custo/eficiência (FinOps), escalabilidade e confiabilidade.
Desejável
Graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação ou áreas correlatas.
Experiência prévia sênior em engenharia de dados e projetos com GCP.
Certificações: Google Professional Data Engineer/Cloud Architect; Databricks (Data Engineer Professional); Airflow/Dagster; segurança.
Ferramentas de Data Quality/Observability (Great Expectations, Soda, Monte Carlo) e de Metadados/Catálogo (DataHub, Collibra, Atlan).
Vivência com Policy-as-Code e governança (OPA, Ranger, BigQuery policies, DLP, mascaramento/tokenização).
Conhecimento de Semantic Layer e métricas (Looker semantic model, dbt/metrics).
Experiência com GenAI/ML em dados (Vertex AI, embeddings/RAG para Discovery, assistentes internos).
Experiência em Data Mesh e estratégias de dados como produto em grandes organizações.
MidSenior
LI‑RW1
Nossos benefícios
Plano de saúde e odontológico;
Vale alimentação e refeição;
Auxílio‑creche;
Licença parental estendida;
Parceria com academias e profissionais de saúde e bem‑estar via Wellhub (Gympass) TotalPass;
Participação nos Lucros e Resultados (PLR);
Seguro de Vida;
Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University);
Clube de descontos;
Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem‑estar;
Curso gestante e parentalidade responsável;
Parceria com plataformas de cursos online;
Plataforma para aprendizagem de idiomas;
E muitos outros
Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras
Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência,
apresentar o seu laudo durante o processo seletivo.
Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece.
Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê‑lo.
Temos um time dedicado de Saúde e Bem‑estar, especialistas em inclusão e grupos de afinidade que estarão com você em todas as etapas. Conte com a gente para fazer essa jornada lado a lado.
#J-18808-Ljbffr