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Ciandt

Ciandt is a leading provider of digital transformation services. We help organizations transform their businesses by leveraging the latest technologies. Our solutions provide comprehensive digital strategy, design, development, and implementation capabilities.

Sobre o desafio

Estamos em um momento estratégico de evolução da nossa plataforma de dados, conduzindo a migração e modernização de um ambiente legado baseado em Azure/Databricks para uma nova arquitetura em Google Cloud Platform (GCP).

Você fará parte da construção de uma fundação de dados moderna, baseada em Data Mesh, arquitetura Medalhão (Raw / Silver / Gold) e fortes práticas de governança, habilitando novas capacidades de Analytics, Inteligência Artificial e processamento de dados em larga escala.

Principais responsabilidades

  • Atuar na análise, refatoração e modernização de pipelines e notebooks legados em Spark/Databricks.

  • Desenvolver e manter pipelines ELT/ETL utilizando BigQuery, Dataform e SQL para construção das camadas Silver e Gold.

  • Implementar processos de ingestão batch e streaming com Dataflow (Apache Beam), Datastream e integração com plataformas de eventos como Kafka ou Event Hubs.

  • Trabalhar com persistência de dados em BigLake e tabelas Iceberg, garantindo escalabilidade e governança.

  • Automatizar provisionamento e deploys utilizando Terraform, Git e CI/CD (GitHub Actions).

  • Implementar práticas de qualidade de dados, catalogação, linhagem e compartilhamento seguro de dados utilizando ferramentas de governança do ecossistema GCP.

  • Colaborar com times multidisciplinares na definição de padrões de ingestão, processamento e arquitetura de dados.

Requisitos obrigatórios

  • Experiência sólida em SQL avançado, preferencialmente em Google BigQuery.

  • Vivência com Google Cloud Platform (GCP), especialmente BigQuery, Cloud Storage (GCS), Dataflow e Cloud Composer / Airflow.

  • Experiência com Python e Apache Spark para processamento de dados em ambientes distribuídos.

  • Conhecimento de Data Lakehouse, modelagem de dados, particionamento e formatos como Parquet, Avro e Iceberg.

  • Experiência com Git, versionamento de código e pipelines de CI/CD.

  • Capacidade de atuar em ambientes complexos, de alta volumetria e com múltiplos domínios de dados.

Diferenciais

  • Experiência com Dataform ou dbt para transformação e orquestração de dados.

  • Conhecimento em Terraform (Infraestrutura como Código).

  • Familiaridade com Kafka, Event Hubs e processamento de streaming.

  • Experiência prévia com Databricks e migração de workloads Spark.

  • Conhecimentos em governança e segurança de dados no GCP (Dataplex, IAM, VPC Service Controls).

O que você vai encontrar

  • Projetos de grande escala, com processamento de petabytes de dados e migração de milhares de objetos.

  • Uso de tecnologias modernas do ecossistema Google Cloud, incluindo BigLake, Analytics Hub e recursos de IA para enriquecimento de dados.

  • Ambiente altamente colaborativo, orientado a Data Mesh, com forte foco em engenharia de dados, automação, governança e inovação.

  • Oportunidade de participar ativamente da construção de uma plataforma de dados de próxima geração, com impacto direto nas iniciativas de Analytics e IA da organização.

Se você gosta de desafios técnicos complexos, arquitetura de dados moderna e ambientes cloud de alta escala, queremos conhecer você!

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