[Job-29761] Senior Data Developer ( Google Analytics ), Brazil

Ciandt · Brazil

Na CI&T , ajudamos grandes empresas a transformar o potencial da AI em impacto real nos negócios com AI Deployment, execução AI-native e tech-integrated business solutions.

Com 30 anos de experiência em transformação tecnológica, aceleramos inovação com expertise em agentic SDLC, application modernization, Data & AI, martech e business strategy. 

Somos 8.000 CI&Ters em mais de 25 países, colaborando para construir soluções com impacto real. AI já faz parte da forma como trabalhamos, evoluímos e inovamos todos os dias.

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

CI&T está em busca de Senior Data Developer ( Engenheiro de Dados ) para reforçar o time de Dados Digitais de um cliente de destaque no setor de Serviços Financeiros e Seguros. As posições fazem parte de um movimento de fortalecimento da infraestrutura de dados digitais, com atuação nos canais digitais do cliente,  incluindo app, web e plataformas de atendimento direto ao cliente.

A pessoa profissional será responsável pela construção e manutenção de pipelines e infraestrutura de dados com foco em ambientes de analytics digital. Atuará em estreita colaboração com os especialistas de Martech e Analytics, trazendo robustez à camada de ingestão, transformação e disponibilização dos dados para consumo analítico,  em especial dados originados de plataformas de Google Analytics e canais digitais do cliente.

Responsabilidades:

  • Engenharia de pipelines: Projetar, construir e manter pipelines de ingestão e transformação de dados provenientes de canais digitais, garantindo a disponibilidade e confiabilidade dos dados para times analíticos

  • Infraestrutura como código: Provisionar e gerenciar infraestrutura de dados utilizando Terraform, assegurando reprodutibilidade, versionamento e governança do ambiente cloud

  • Modelagem e camadas analíticas: Construir e manter as camadas de dados (bronze, prata e ouro/gold) no BigQuery, garantindo qualidade, performance e aderência às necessidades analíticas do negócio

  • Suporte ao Analytics: Colaborar com os especialistas de Analytics (Martech) para entender os requisitos de coleta e consumo de dados de plataformas como Google Analytics, garantindo que a arquitetura suporte adequadamente esses fluxos

  • Qualidade e observabilidade de dados: Implementar práticas de monitoramento e qualidade de dados nos pipelines, identificando e resolvendo proativamente falhas e inconsistências

  • Integração com GCP: Operar e otimizar serviços da Google Cloud Platform (GCP) relevantes ao ciclo de vida dos dados digitais, garantindo eficiência e custo-benefício do ambiente

  • Documentação técnica: Documentar arquiteturas, pipelines e decisões técnicas, garantindo transferência de conhecimento e manutenibilidade a longo prazo

  • Colaboração interdisciplinar: Trabalhar em conjunto com consultorias parceiras e times internos, contribuindo para a padronização e evolução da plataforma de dados

Requisitos:

  • Experiência sólida em engenharia de dados com foco em ambientes cloud, especialmente Google Cloud Platform (GCP)

  • Proficiência em BigQuery , modelagem, otimização de queries e organização de camadas analíticas

  • Experiência com Terraform para infraestrutura como código (IaC) em ambientes de dados

  • Capacidade de construir e manter pipelines de dados de ponta a ponta (ingestão, transformação e disponibilização)

  • Conhecimento do ecossistema de dados digitais , especialmente dados provenientes de Google Analytics e plataformas digitais adjacentes

  • Boas práticas de engenharia: versionamento, testes de pipeline, documentação e qualidade de dados

Diferenciais:

  • Experiência com orquestração de workflows de dados (Cloud Composer, Airflow ou similares)

  • Vivência em setores de serviços financeiros, seguros, fintech ou segmentos regulados

  • Experiência com dbt para transformação e modelagem de dados analíticos

  • Conhecimento de Python ou SQL avançado para automação e transformações complexas

  • Certificações GCP (ex: Professional Data Engineer)

  • Familiaridade com práticas de DataOps ou MLOps

 
 
 
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