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$43k – $105k per year (Estimated)
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CI&T is a Brazilian digital services company founded in Campinas in 1995 that builds software, data platforms and artificial intelligence systems for large enterprises. It works mainly with banks, retailers, consumer goods companies and healthcare providers in Brazil, the United States and Europe, taking on product engineering, cloud modernisation and experience design as long-running delivery engagements. The company listed on the New York Stock Exchange in 2021 and employs several thousand people across delivery centres in Latin America, North America, Europe and Asia.

### **Sobre a oportunidade**

A CI&T está conduzindo um programa de modernização de dados de alta complexidade para um dos maiores sistemas de saúde da América Latina.

O programa envolve o assessment, a racionalização e a migração de milhares de workloads de dados, incluindo pipelines ETL, packages SSIS, stored procedures, SQL Agent Jobs, integrações cross-system e processos PySpark/Sqoop, de uma stack legada baseada principalmente em SQL Server e SSIS para uma plataforma moderna construída sobre Databricks Lakehouse na Azure.

Buscamos uma pessoa Senior Data Engineer com experiência prática em engenharia de dados e modernização de ambientes legados. Essa pessoa atuará na análise, conversão, implementação e validação dos workloads, trabalhando em conjunto com lideranças técnicas, arquitetos e especialistas do cliente.

Além da experiência em dados, buscamos alguém que utilize coding agents, como Claude Code, Codex ou ferramentas equivalentes, de forma estruturada no dia a dia. Esperamos que essa pessoa saiba usar AI para investigar código, implementar conversões, gerar testes, diagnosticar falhas e produzir documentação, mantendo senso crítico e responsabilidade sobre a qualidade do resultado.

A pessoa também contribuirá para a evolução do harness de migração: o conjunto de instruções, contexto, ferramentas, automações, testes e quality gates que permite aos agentes executar atividades de engenharia com maior segurança e previsibilidade.

Esta é uma posição de engenharia de dados com forte atuação hands-on. Não é necessário possuir experiência em pesquisa, treinamento ou desenvolvimento de modelos de linguagem.

### **Missão da posição**

Implementar e validar a modernização dos workloads de dados, utilizando práticas sólidas de engenharia e ferramentas assistidas por AI para aumentar a produtividade, reduzir trabalho manual e preservar o comportamento dos processos legados.

### **Responsabilidades**

#### **Análise de workloads legados**

* Analisar workloads como packages SSIS, stored procedures, views, functions, SQL Agent Jobs, pipelines PySpark/Sqoop e scripts de integração.

* Identificar tabelas, arquivos, conexões, parâmetros, dependências e efeitos colaterais envolvidos em cada workload.

* Investigar regras de negócio e comportamentos implícitos ou pouco documentados.

* Apoiar a classificação dos workloads nas estratégias de migrar, converter, refatorar, substituir, eliminar ou postergar.

* Registrar riscos, dependências, limitações e dúvidas encontradas durante o assessment.

* Contribuir para o inventário técnico e o mapeamento de dependências do ambiente legado.

#### **Conversão e modernização**

* Implementar conversões de T-SQL para Databricks SQL, Spark SQL ou PySpark.

* Converter ou reconstruir fluxos SSIS utilizando notebooks, jobs, pipelines e workflows na plataforma-alvo.

* Modernizar SQL Agent Jobs e outros mecanismos de execução e agendamento conforme os padrões de orquestração definidos pelo programa.

* Aplicar padrões arquiteturais e de desenvolvimento estabelecidos pelas lideranças técnicas.

* Propor melhorias nos padrões quando identificar casos não contemplados, limitações ou oportunidades de simplificação.

* Tratar diferenças entre as plataformas relacionadas a tipos de dados, `NULL`, precisão decimal, datas, timezone, collation, ordenação, funções específicas e comportamento transacional.

* Preservar as regras de negócio e os resultados esperados, evitando reproduzir desnecessariamente limitações ou complexidades da solução legada.

* Participar de code reviews e apoiar outros integrantes do squad na investigação de problemas técnicos.

#### **Desenvolvimento assistido por AI**

* Utilizar coding agents, como Claude Code, Codex ou equivalentes, para análise de código, implementação, refatoração, geração de testes, troubleshooting e documentação.

* Fornecer aos agentes contexto técnico adequado, incluindo requisitos, padrões de conversão, arquitetura, exemplos e critérios de aceite.

* Revisar criticamente o código produzido por AI antes de aceitá-lo ou promovê-lo.

* Identificar problemas de correção, segurança, performance, manutenibilidade e equivalência semântica nos resultados gerados.

* Utilizar ciclos iterativos de geração, execução, coleta de erros, correção e validação.

* Registrar limitações, falhas recorrentes e aprendizados obtidos durante o uso das ferramentas.

* Transformar correções repetitivas em instruções, exemplos, regras, testes ou skills reutilizáveis pelo squad.

* Respeitar as políticas de segurança, privacidade e uso de ferramentas generativas definidas pela CI&T e pelo cliente.

#### **Contribuição para o harness de migração**

* Utilizar e contribuir para a estrutura de contexto, instruções, skills e ferramentas disponibilizada nos repositórios do programa.

* Criar ou aprimorar scripts, validadores e automações que apoiem o assessment, a conversão e a validação dos workloads.

* Integrar as atividades assistidas por AI com Git, pull requests, CI/CD e processos de revisão.

* Ajudar a tornar logs, erros, testes, metadados e documentação acessíveis aos agentes de desenvolvimento.

* Contribuir para ciclos automatizados de execução e feedback, permitindo que conversões sejam verificadas de forma repetível.

* Identificar atividades que podem ser automatizadas e situações que ainda exigem análise ou aprovação humana.

* Apoiar a evolução do tooling de migração com base nas dificuldades observadas nos workloads reais.

#### **Qualidade e reconciliação**

* Criar testes unitários, de integração e de regressão para pipelines e componentes convertidos.

* Executar validações de paridade entre workloads legados e modernizados.

* Comparar schemas, row counts, checksums, agregações, regras de negócio e resultados detalhados.

* Investigar divergências e identificar se sua origem está no código, nos dados, no ambiente ou na interpretação da regra de negócio.

* Criar dados e cenários de teste que cubram casos comuns e casos de borda.

* Contribuir para golden datasets, golden queries e outros artefatos utilizados na avaliação das conversões.

* Garantir que uma conversão não seja considerada concluída apenas porque o código compila ou executa.

* Produzir e registrar evidências de validação para os workloads migrados.

#### **Tooling e automação**

* Utilizar componentes do Lakebridge e outras ferramentas de análise, conversão e reconciliação adotadas pelo programa.

* Executar processos de inventário e análise sobre artefatos SQL, SSIS e demais tecnologias legadas.

* Avaliar os resultados produzidos por transpilers e conversores baseados em LLMs.

* Desenvolver automações e utilitários em Python para reduzir atividades manuais.

* Apoiar a integração entre ferramentas de assessment, metadata, lineage, conversão e validação.

* Contribuir com melhorias que possam ser reutilizadas em diferentes ondas da migração e em futuras iniciativas da CI&T.

* Registrar categorias de falha e apoiar a identificação de oportunidades para aumentar a taxa de automação.

#### **Integrações e complexidade legada**

* Investigar workloads com linked servers, integrações Oracle via OLE DB ou `OPENROWSET`, conexões SAP, `SendMailTask`, arquivos em file shares on-premises e outras dependências externas.

* Implementar as estratégias de migração definidas para cada categoria de integração.

* Trabalhar com os times de arquitetura, infraestrutura e segurança para solucionar dependências de rede, acesso e autenticação.

* Apoiar testes de coexistência, cutover, rollback e desativação dos componentes legados.

* Documentar exceções, restrições e dependências que possam impactar outros workloads.

#### **Segurança e governança**

* Seguir os controles definidos para o uso de ferramentas generativas em ambiente enterprise.

* Proteger credenciais, secrets, código proprietário, dados pessoais e informações sensíveis.

* Evitar o envio de dados ou artefatos para ferramentas, modelos ou endpoints não aprovados.

* Utilizar corretamente mecanismos de autenticação, autorização e segregação de ambientes.

* Manter rastreabilidade entre o artefato legado, o código convertido, as alterações realizadas e as evidências de validação.

* Aplicar as políticas de catálogo, acesso, lineage e governança estabelecidas para a plataforma.

#### **Colaboração e documentação**

* Trabalhar em parceria com Data Engineers, Tech Leads, arquitetos, especialistas do cliente e Databricks Professional Services.

* Participar de discussões técnicas, refinamentos, code reviews e sessões de troubleshooting.

* Comunicar riscos, bloqueios, dependências e alternativas de forma clara.

* Produzir e manter documentação técnica, incluindo mapeamentos, decisões, runbooks, evidências de teste e orientações operacionais.

* Compartilhar aprendizados e apoiar a evolução técnica dos demais integrantes do squad.

* Contribuir para que o conhecimento produzido durante a migração permaneça versionado, acessível e reutilizável.

### **Requisitos**

* Experiência sólida como Data Engineer ou Data Developer, preferencialmente em posição sênior.

* Experiência prática com desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados.

* Conhecimento avançado de SQL e capacidade de compreender consultas e processos complexos.

* Experiência com SQL Server, incluindo T-SQL, stored procedures, views, functions, SQL Agent Jobs e integrações cross-database.

* Experiência prática com SSIS, incluindo leitura, desenvolvimento ou troubleshooting de packages `.dtsx`, control flows, data flows, parâmetros e connections.

* Experiência com Databricks ou com plataformas baseadas em Apache Spark.

* Conhecimento de Spark SQL, PySpark, notebooks, Delta Lake e execução de jobs.

* Experiência com Python para desenvolvimento de pipelines, scripts, automações ou testes.

* Familiaridade com Azure e serviços como ADLS Gen2, Azure SQL, Key Vault, identidades e networking.

* Experiência com Git, pull requests, revisão de código e práticas de CI/CD.

* Experiência com testes automatizados e validação de pipelines de dados.

* Experiência em projetos de migração, modernização ou sustentação de ambientes legados.

* Capacidade de investigar sistemas pouco documentados e trabalhar com ambiguidades.

* Experiência prática com coding agents, como Claude Code, Codex ou ferramentas equivalentes, em atividades reais de desenvolvimento.

* Capacidade de revisar e validar código gerado por AI sem depender da ferramenta para tomar a decisão técnica.

* Familiaridade com estratégias de fornecimento de contexto, instruções e feedback executável para agentes.

* Conhecimento de alguma solução de orquestração, como Apache Airflow, Databricks Workflows ou tecnologia equivalente.

* Boa comunicação e capacidade de colaborar com diferentes times técnicos.

* Português fluente e inglês suficiente para documentação e interação técnica.

### **Diferenciais**

* Experiência com ambientes que possuam centenas ou milhares de packages SSIS.

* Conhecimento de SSISDB, `.ispac` e Project Deployment Model.

* Experiência com Lakebridge, incluindo Analyzer, transpilers ou Reconcile.

* Experiência com conversores de SQL, static analysis, parsers ou transformação automatizada de código.

* Criação ou manutenção de instruções, skills, hooks, subagentes, MCP servers ou mecanismos equivalentes para coding agents.

* Experiência com APIs ou SDKs de modelos de linguagem, tool use ou structured outputs.

* Experiência criando evals ou conjuntos de casos de teste para código gerado por AI.

* Experiência com Oracle como source em ambientes SQL Server.

* Conhecimento de OLE DB, linked servers e `OPENROWSET`.

* Experiência com SAP, file shares on-premises, envio de e-mails ou outras integrações enterprise.

* Background com PySpark, Sqoop, Hadoop, Hive ou EMR.

* Experiência com Apache Airflow ou Databricks Workflows.

* Conhecimento de Unity Catalog, lineage e governança de dados.

* Conhecimento de Terraform, Databricks Asset Bundles ou Infrastructure as Code.

* Familiaridade com metadata management ou Knowledge Graphs.

* Experiência em saúde, serviços financeiros ou outros setores regulados.

* Conhecimento de LGPD e práticas de proteção de dados sensíveis.

### **O que esperamos dessa pessoa**

* Autonomia para conduzir a análise, implementação e validação de workloads de média e alta complexidade.

* Profundidade técnica para identificar riscos e questionar resultados inconsistentes.

* Postura hands-on e disposição para investigar código, dados, logs e ambientes.

* Uso responsável de AI como ferramenta de engenharia, sem abrir mão do julgamento técnico.

* Capacidade de aprender com falhas e transformar aprendizados em padrões reutilizáveis.

* Organização para documentar decisões, dependências e evidências de validação.

* Colaboração próxima com o squad e abertura para receber e oferecer feedback.

* Pragmatismo para equilibrar qualidade, prazo, risco e complexidade.

### **Indicadores de sucesso**

Esperamos que essa pessoa contribua para:

* Realizar análises confiáveis dos workloads sob sua responsabilidade.

* Entregar conversões aderentes aos padrões técnicos do programa.

* Produzir evidências suficientes de paridade entre os ambientes legado e modernizado.

* Identificar dependências e riscos antes que eles afetem o cutover.

* Reduzir o retrabalho por meio de testes, documentação e automações.

* Utilizar coding agents com produtividade, segurança e senso crítico.

* Transformar correções recorrentes em melhorias no harness e no tooling.

* Aumentar progressivamente a quantidade de workloads convertidos e validados pelo squad.

* Compartilhar conhecimento e contribuir para a evolução das práticas de modernização da CI&T.

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