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

🇧🇷 Brazil, BR Sur site IT Publié Avr 29, 2026

Postuler

LieuBrazil, BR

Mode de travailSur site

CatégorieIT

Catégorie ITIngénieur data

LanguePortuguês

Publié29 avril 2026

Dernière vérification8 mai 2026

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 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 #LI-WC2