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

🇧🇷 Brazil, BR На місці IT Опубліковано Кві 29, 2026

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ЛокаціяBrazil, BR

Формат роботиНа місці

КатегоріяIT

IT-категоріяІнженер даних

МоваPortuguês

Опубліковано29 квітня 2026 р.

Остання перевірка08 травня 2026 р.

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