[Job - 31147] Senior Data Developer (Azure e Databricks), 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. A CI&T está crescendo e procuramos uma pessoa Desenvolvedora de Dados Sênior talentosa e experiente para se juntar ao nosso time e apoiar um cliente estratégico do setor de serviços financeiros — especificamente no segmento de pagamentos e adquirência — na evolução, manutenção e melhoria contínua dos processos globais de fechamento financeiro. Esta função terá foco em reconciliação de dados financeiros, rotinas de Demonstrativo de Resultados (P&L), pipelines de dados existentes e integração de novas fontes de dados. O(a) profissional também contribuirá para a construção de novos pipelines, melhoria da qualidade dos dados e suporte a iniciativas envolvendo modelos de inteligência artificial (IA) e capacidades avançadas de dados. Buscamos alguém "hands-on", colaborativo(a) e analítico(a), que goste de resolver desafios complexos de dados e construir soluções confiáveis e escaláveis que gerem verdadeiro impacto nos negócios.     Responsabilidades: Desenvolver e manter pipelines de dados utilizando Databricks, PySpark, Python e SQL para transformar dados financeiros brutos em conjuntos de dados confiáveis e curados, prontos para consumo analítico e de negócios. Integrar novas fontes de dados ao ecossistema de dados existente, expandindo as capacidades da plataforma e melhorando a visibilidade do negócio em todas as operações financeiras. Apoiar atividades de reconciliação de dados financeiros, rotinas de P&L e processos de fechamento global, garantindo a consistência, precisão e rastreabilidade dos dados entre múltiplas fontes. Processar e otimizar grandes volumes de dados estruturados e semi-estruturados aplicando as melhores práticas de Delta Lake e arquitetura Lakehouse, incluindo tabelas Delta, processamento incremental, otimização de formato de armazenamento e ajuste de desempenho de consultas. Monitorar, solucionar problemas e dar suporte aos pipelines existentes, investigando discrepâncias, identificando causas raízes e garantindo um processamento diário e mensal confiável em ambiente de produção. Propor e implementar melhorias contínuas no desempenho de dados, escalabilidade, manutenibilidade e qualidade dos dados em todo o ecossistema de dados financeiros. Colaborar estreitamente com equipes multidisciplinares, incluindo profissionais de dados, stakeholders de negócios, equipes financeiras e de tecnologia, para compreender necessidades e entregar soluções de dados de alta qualidade. Suportar práticas de governança e qualidade de dados aplicando regras de validação, mantendo auditabilidade, produzindo documentação e aplicando controles de dados para garantir dados financeiros confiáveis e bem geridos. Contribuir para iniciativas orientadas a IA, ajudando a integrar modelos de IA e capacidades avançadas de dados aos fluxos de trabalho existentes, promovendo automação e processamento inteligente de dados.     Requisitos para este desafio: Sólida experiência com Databricks, incluindo notebooks, jobs, workflows, gerenciamento de clusters e melhores práticas para construção de soluções de dados escaláveis Forte domínio em processamento de dados utilizando PySpark, Python e SQL, com experiência demonstrada na transformação de dados brutos em conjuntos de dados curados e confiáveis Experiência prática com Delta Lake e arquitetura Lakehouse, incluindo ta