[Job-29175] Engenheiro(a) de Dados SENIOR, Brasil

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. Sobre o Desafio:   O projeto consiste na migração e modernização de um legado massivo (baseado em Azure/Databricks) para uma nova arquitetura no Google Cloud Platform (GCP). Você atuará na construção de uma fundação de dados moderna, seguindo princípios de Data Mesh, arquitetura medalhão (Raw/Silver/Gold) e forte governança, garantindo a desativação do legado e a habilitação de novas capacidades de IA e Analytics. Principais Responsabilidades: 1. Migração e Modernização Analisar e migrar pipelines e notebooks (Spark/Databricks) Refatorar ou reescrever processos para: SQL / Dataform e Dataflow 2. Desenvolvimento de Pipelines (ETL/ELT) Criar transformações no BigQuery + Dataform Construir camadas: Silver (Trusted) e Gold Garantir qualidade, deduplicação e padronização 3. Ingestão de Dados (Batch & Streaming) Implementar ingestão com: Dataflow (Apache Beam) para eventos (Kafka/Event Hubs)Datastream (CDC) Trabalhar com a persistência de dados na camada Raw utilizando tabelas Iceberg gerenciadas pelo BigLake. 4. Automação e Infraestrutura Provisionar recursos com Terraform (IaC) Gerenciar pipelines com CI/CD (GitHub Actions) Seguir modelo deIngestion Factory e repositórios por domínio 5. Qualidade e Governança Implementar testes no Dataform Garantir: Catalogação e linhagem (Dataplex) Compartilhamento seguro (Analytics Hub)   Requisitos Obrigatórios: SQL avançado (preferencialmente BigQuery) Experiência com GCP:  BigQuery, GCS, Dataflow, Cloud Composer (Airflow) Python + Apache Spark Conhecimento em: Data Lakehouse Modelagem de dados Particionamento Formatos (Parquet, Avro, Iceberg) Experiência com:  Git e CI/CD Diferenciais : Dataform ou DBT Experiência com Databricks Terraform (IaC) Streaming e eventos (Kafka / Event Hubs) Governança e segurança:  Dataplex, IAM, VPC Service Controls O que você vai encontrar : Ambiente com alto volume de dados (petabytes) Migração de milhares de objetos Uso de tecnologias modernas: BigLake, Analytics Hub, Gemini Atuação em Data Mesh com domínios bem definidos       #LI-LL1