Mid Level/Senior Data Developer (Python/AWS Glue/PySpark), 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.

Olá, aqui é a Wal da CI&T!

Sou do time de Talent Attraction e procuro profissionais localizados no Brasil para a posição de Mid Level/Senior Data Developer (Python/AWS Glue/PySpark), que atuarão em um projeto do ramo financeiro.

Você vai atuar no desenvolvimento e evolução de pipelines e aplicações de ingestão de dados, trabalhando com arquiteturas serverless e containerizadas dentro do ecossistema AWS. O trabalho exige autonomia técnica, senso de qualidade e boa comunicação com times multidisciplinares. Responsabilidades: Desenvolver e evoluir aplicações de ingestão de dados com AWS (Glue, Lambda, ECS, SNS, SQS, Kafka) Participar de inceptions e refinamentos técnicos Escrever e manter testes automatizados com foco na pirâmide de testes Realizar code review e contribuir para a evolução da qualidade do código Atuar em gestão de incidentes e deploys em produção Requisitos: Experiência sólida em Python Familiaridade com AWS Glue, Lambda, S3, EC2 e Athena Conhecimento em PySpark Automação de testes unitários e pirâmide de testes Banco de dados relacional Capacidade de refinamento técnico de histórias e soluções Qualidade de código e boas práticas de programação Comunicação clara e alinhamento com o time Será um diferencial: LocalStack e infraestrutura como código Arquitetura serverless avançada Observabilidade Mensageria: Kafka, SQS, SNS Step Functions e orquestração de pipelines (conceito de DAG) Arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold) Datamesh e governança federada de dados FinOps aplicado a dados Ferramentas de qualidade de dados: Great Expectations, Deequ ou PyDeequ

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