CI&T
Technology
SeniorDataDeveloper(Python/AWS/AI)
Neural analysis suggests this role is
optimal for Senior candidates.
“Senior Data Developer (Python/ AWS/AI) at CI&T. Skills: Python, AWS, AI, PySpark, SQL. Experiência prática e sólido conhecimento PySpark e Cloud AWS (S3, glue, EC2, lambda, athena); Automação de testes e aplicação de pirâmide de testes Otimização de custos e boas práticas de FinOps pipeline de dados. Sólido conhecimento banco de dados relacional e SQL Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado d”
What You'll Achieve.
construção de soluções escaláveis e inteligentes para grandes volumes de dados.
Industry & Context.
Otimização de custos; FinOps; pipeline de dados; system design; distributed systems
se você reside na Região Metropolitana de Campinas, sua presença nos escritórios da cidade será obrigatória, conforme a política de frequencia vigente.
What They're Looking For.
Must Have
Sólido conhecimento PySpark e Cloud AWS (S3, glue, EC2, lambda, athena); Automação de testes e aplicação de pirâmide de testes Otimização de custos e boas práticas de FinOps pipeline de dados. Sólido conhecimento banco de dados relacional e SQL Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging) Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas prompt estruturado Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente) Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade) Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência)
What You'll Do.
Experiência prática e sólido conhecimento PySpark e Cloud AWS (S3
athena); Automação de testes e aplicação de pirâmide de testes Otimização de custos e boas práticas de FinOps pipeline de dados. Sólido conhecimento banco de dados relacional e SQL Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen
debugging) Construção de agentes (multi-step
planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas prompt estruturado Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente) Integração com ferramentas (Git
observabilidade) Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade
How You'll Work.
Team & Collaboration
colaborando para construir soluções com impacto real.
Communication Scope
Boa comunicação
Full Job Description
## Description 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. Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Engenheiro de dados com foco em IA, integrando nosso time e contribuindo na construção de soluções escaláveis e inteligentes para grandes volumes de dados. Responsabilidades: Experiência prática e sólido conhecimento em PySpark e Cloud AWS (S3, glue, EC2, lambda, athena); Automação de testes e aplicação de pirâmide de testes Otimização de custos e boas práticas de FinOps em pipeline de dados. Sólido conhecimento em banco de dados relacional e SQL Spec-driven development (especificação como input primário da AI) Domínio sólido de SDLC (design → build → test → deploy → operate) Uso avançado de AI no desenvolvimento (codegen, testes, refactor, debugging) Construção de agentes (multi-step, tool usage, planning + execution) Criação de skills reutilizáveis e composição de capacidades Integração via MCP (Model Context Protocol) ou equivalente Criacao de slash-commands / interfaces operacionais baseadas em prompt estruturado Orquestração de workflows (multi-agente ou humano + agente) Integração com ferramentas (Git, CI/CD, issue tracking, observabilidade) Avaliação crítica de outputs de AI (qualidade, segurança, consistência) Boa comunicação e resiliência. ## Additional Information Nossos benefícios: - Plano de saúde e odontológico; - V
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