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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.

Somos especialistas em transformação tecnológica, unindo expertise humana à IA para criar soluções tech escaláveis. Com mais de 8.000 CI&Ters ao redor do mundo, já formamos parcerias com mais de 1.000 clientes durante nossos 30 anos de história. Inteligência Artificial é nossa realidade.

Importante: se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequência vigente

Missão:

A CI&T está conduzindo um trabalho de reestruturação/modernização de um produto de uma grande instituição de ensino. O desafio envolve avaliar a solução atual, identificar possíveis gargalos/riscos e propor uma nova solução que atenda aos requisitos do negócio a longo prazo.

Buscamos uma pessoa Senior Data Architect com profundo conhecimento técnico no ecossistema Databricks + AWS, sendo responsável por propor e liderar soluções complexas, influenciar stakeholders técnicos e de negócio, formar e orientar times de engenharia de dados.

Principais Responsabilidades:

- Arquitetura de Solução-Alvo: Definir a arquitetura de referência do produto (estruturação e modelagem de dados, processamento, armazenamento, consumo e governança) em conjunto com o time de arquitetura do projeto, utilizando modelos de dados relacionais e não relacionais, de acordo com a necessidade das áreas de negócio (casos de uso). Definir padrões de modelagem, particionamento, indexação e contratos de dados;

- Assessment e Racionalização: Conduzir assessments estruturados de workloads existentes (ETL/ELT, relatórios, integrações), mapeando dependências cross-system. Definir e justificar, com critérios objetivos, o modelo de racionalização (migrar, refatorar, eliminar, postergar) da nova solução. Identificar riscos técnicos, planos de mitigação e quick wins para a jornada de modernização;

- Quality Gates: Definir e implementar quality gates (completeness, freshness, accuracy, lineage) ao longo dos pipelines. Estruturar políticas de governança e segurança com Unity Catalog, incluindo: controle de acesso, RBAC/ABAC, classificação e mascaramento de dados sensíveis, data lineage e auditabilidade;

- Orquestração e Operabilidade: Definir a estratégia de orquestração de pipelines (Databricks Workflows, Airflow ou equivalentes) e padrões de deploy/observabilidade. Desenhar a operação da plataforma (monitoramento, alertas, tratamento de falhas, autoscaling, otimização de custos);

- Liderança Técnica e Alinhamento Cross-team: Atuar como referência técnica para a área de dados, apoiando design de soluções, code reviews e decisões chave. Fazer interface com áreas de negócio, arquitetura corporativa e infraestrutura, garantindo alinhamento com padrões enterprise e objetivos estratégicos. Influenciar roadmap e priorização com base em riscos, valor de negócio e esforço técnico;

- Documentação e Knowledge Transfer: Produzir e manter artefatos de arquitetura (diagramas, ADRs, runbooks, mapeamentos de dependências, guidelines de padrões), além de conduzir sessões de enablement e transferência de conhecimento para times do do contexto (cliente e CI&T).

Requisitos:

- Mínimo de 5 anos de experiência em Engenharia/Arquitetura de Dados, sendo no mínimo 2-3 anos atuando explicitamente como Data Architect ou papel equivalente de liderança técnica;

- Experiência comprovada como responsável pela arquitetura em pelo menos um programa de modernização/migração de dados de médio/grande porte (não apenas projetos greenfield);

- Experiência prática com a aplicabilidade de modelos de dados relacionais e não relacionais (MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL e similares);

- Boas práticas de performance (partitioning, z-order, caching, otimização de jobs);

- Capacidade de definir padrões para a camada de dados (estratégia de clusters, aging, controle de custos, segurança e governança);

- Experiência prática utilizando ferramentas AWS para o armazenamento e processamento de dados em escala;

- Capacidade de desenhar arquiteturas que considerem segurança, escalabilidade, custo (FinOps) e integração com o ecossistema do cliente;

- Experiência na definição e implementação de frameworks de governança de dados (data domains, ownership, políticas de acesso, catálogo);

- Experiência com definição e medição de SLAs/SLOs de dados, data quality checks e monitoramento;

- Experiência comprovada em migração de pipelines/relatórios legados (por exemplo, de SQL Server/SSIS/EDW tradicionais para plataformas modernas);

- Capacidade de ler, interpretar e avaliar código legado (T-SQL, SSIS XML/dtsx, PySpark) para orientar estratégias de migração/refatoração;

- Experiência com orquestração de pipelines (Apache Airflow, Databricks Workflows ou ferramentas equivalentes);

- Vivência com padrões de CI/CD para dados (IaC, promoção entre ambientes, versionamento de código e esquemas);

- Forte habilidade de comunicação em contextos executivos e técnicos: apresentação de arquiteturas, trade-offs e riscos;

- Experiência em atuação em times ágeis (Scrum/Kanban) e colaboração com Produto, Tecnologia e Negócio;

- Capacidade de influenciar decisões e conduzir discussões técnicas complexas em ambientes ambíguos.

Você irá se destacar se:

- Experiência com Lakebridge (Databricks Labs) ou outras ferramentas de automação de migração SQL.

- Familiaridade com abordagens AI-assisted para code conversion (LLMs para T-SQL → Spark SQL, SSIS → Notebooks);

- Background com PySpark, Sqoop, ou pipelines de ingestão em ecossistemas Hadoop/EMR;

- Experiência com estratégias de orquestração comparando Apache Airflow e Databricks Workflows;

- Vivência com Knowledge Graphs ou metadata management para rastreamento de dependências;

- Certificações relevantes (ex.: Databricks Lakehouse/Data Engineer, AWS Data Analytics Specialty ou equivalentes);

- Experiência anterior no segmento de Educação ou em contextos com múltiplas fontes acadêmico-administrativas (CRM, LMS, ERP, etc.).

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