About The Role

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.

Olá, aqui é a Wal da CI&T!

Sou do time de Talent Attraction e estou em busca de profissionais localizados no Brasil para atuar como Data Architect (Databricks).

Estamos em busca de um(a) Arquiteto(a) de Dados Sênior para assumir uma posição estratégica em nossa equipe de migração de dados on premise para cloud. Você será a peça-chave na definição, projeção e evolução de nossa infraestrutura de dados, garantindo que nossas soluções sejam robustas, escaláveis e seguras. Se você é apaixonado(a) por transformar grandes volumes de dados em decisões de negócio inteligentes e tem a experiência para liderar projetos complexos, esta é a sua oportunidade de causar um grande impacto.

Responsabilidades

Desenho e Estratégia de Arquitetura: Projetar, criar e gerenciar a infraestrutura de dados de ponta a ponta, incluindo bancos de dados, Data Warehouses, Data Lakes e Arquitetura Medalhão.
Liderança Técnica: Definir e supervisionar a estratégia de migração de dados de sistemas legados para novas plataformas, garantindo uma transição suave e eficiente.
Tradução de Requisitos de Negócio: Converter as necessidades de negócio em especificações técnicas claras e arquiteturas de dados eficientes, escaláveis e seguras.
Modelagem e Governança: Estabelecer modelos de dados, domínio de padrões de modelagem de dados (Star Schema e Snowflake Schema) , padrões e princípios de arquitetura, implementando políticas de governança, qualidade e segurança da informação.
Gestão de Projetos de Dados: Elaborar e conduzir planos de execução para projetos de dados, definindo indicadores de sucesso e garantindo a entrega de valor para a organização.
Integração e Fluxo de Dados: Planejar e supervisionar a integração, replicação e o fluxo de dados entre diferentes sistemas e plataformas, garantindo consistência e disponibilidade.
Inovação e Tecnologia: Avaliar e recomendar novas tecnologias e abordagens para aprimorar continuamente o gerenciamento e o uso estratégico dos ativos de dados da empresa.
Colaboração Multidisciplinar: Atuar como ponto de referência técnica, colaborando com equipes de desenvolvimento, analistas de negócios e liderança para alinhar as soluções de dados com os objetivos da empresa.

Requisitos

Experiência com Bancos de Dados: Sólida experiência com bancos de dados relacionais (ex: DB2, Oracle, SQL Server) e dados não relacionais (txt, csv, json e etc.).
Arquitetura de Dados: Profundo conhecimento em modelagem de dados, processos de ETL/ELT e na arquitetura de soluções como Data Warehouses e Data Lakes.
Experiência prática com Databricks.
Computação em Nuvem: Familiaridade comprovada com plataformas de nuvem, especialmente Microsoft Azure.
Linguagens de Programação: Proficiência em linguagens essenciais para dados, como SQL em nível avançado, Python, Spark(pyspark).
Governança e Segurança: Conhecimento sólido em governança de dados, qualidade de dados (Data Quality) e segurança da informação.
Habilidades Analíticas: Forte capacidade analítica e de resolução de problemas para lidar com desafios complexos de dados.
Comunicação: Excelentes habilidades de comunicação para traduzir conceitos técnicos para públicos não técnicos e facilitar a colaboração entre áreas.

-Utilização de IA no dia a dia para desenvolvimento acelerado com agentes

Diferencial

Experiência com ferramentas de modelagem de dados (ex: PowerDesigner).
Certificações em plataformas de nuvem (ex: Azure Data Engineer) ou em tecnologias de Big Data.
Vivência em metodologias ágeis de desenvolvimento.

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