Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle intelligente Datenlösungen mit KI und transformiere Daten in umsetzbare Erkenntnisse.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das Technologie und menschliche Expertise vereint.
- Vorteile: Gesundheits- und Zahnversicherung, Essensgutscheine, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden KI-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering, Python und Cloud-Technologien erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
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 frequência vigente.
Estamos em busca de uma pessoa para atuar como Engenheiro(a) de Dados Sênior em um projeto estratégico voltado à concepção, construção e evolução de soluções inteligentes baseadas em IA Generativa, agentes e multiagentes, aplicadas ao domínio de Cadastro de Clientes, com foco em integração, processamento, análise autônoma de dados, identificação de padrões, geração de recomendações e suporte à tomada de decisão.
O profissional será responsável por transformar dados cadastrais em inteligência acionável, utilizando engenharia de dados, Analytics avançado, Machine Learning, LLMs, Databricks, PySpark e soluções em ambientes cloud, apoiando a evolução do Golden Record, da qualidade de dados e da governança de MDM. Além disso, atuará na construção e sustentação de pipelines escaláveis, processamento de dados em ambiente Big Data, produtização de modelos de Machine Learning e aplicação de boas práticas de desenvolvimento, versionamento e qualidade.
Essência do papel
Não buscamos apenas um profissional para construir pipelines isolados. Buscamos um Engenheiro de Dados Sênior capaz de estruturar, integrar, transformar e disponibilizar dados com inteligência, utilizando dados, IA e engenharia para apoiar recomendações, automações e ações sobre o Cadastro de Clientes, gerando valor mensurável para o negócio.
Principais tecnologias e competências envolvidas
- IA Generativa e LLMs
- Arquiteturas de agentes e multiagentes
- RAG, agentes autônomos e workflows inteligentes
- Machine Learning aplicado
- Analytics avançado
- Python
- SQL
- Databricks com PySpark
- Spark
- Azure Databricks
- GCP e Gemini
- Processamento de dados em tempo quase real com Kafka
- MLOps e produtização de modelos no Databricks
- Esteiras de CI/CD com GitHub e GitHub Actions
- Qualidade de dados, governança e MDM
- Golden Record e dados cadastrais
- Experiência com metodologias ágeis
Principais responsabilidades
- Desenvolver, otimizar e manter pipelines de dados escaláveis utilizando Databricks, Spark e PySpark.
- Atuar na integração, transformação, tratamento e disponibilização de dados cadastrais em larga escala.
- Construir e manter produtos de dados em ambiente Big Data na nuvem, assegurando escalabilidade, performance, confiabilidade e qualidade.
- Trabalhar com dados do domínio de Cadastro de Clientes, apoiando iniciativas relacionadas a Golden Record, qualidade de dados, governança e MDM.
- Projetar e implementar soluções de dados que apoiem sistemas inteligentes baseados em IA Generativa, agentes e multiagentes.
- Preparar, estruturar e disponibilizar dados para consumo por modelos de Machine Learning, LLMs, agentes autônomos e workflows inteligentes.
- Apoiar a construção de agentes e multiagentes capazes de analisar dados cadastrais em larga escala.
- Apoiar a identificação de padrões, inconsistências, gaps, duplicidades, anomalias e oportunidades de melhoria em dados cadastrais.
- Desenvolver mecanismos de dados para geração de alertas, recomendações explicáveis e suporte à tomada de decisão.
- Aplicar técnicas de Analytics e Machine Learning para detecção de anomalias, classificação, clusterização e scoring de dados cadastrais.
- Apoiar estratégias de qualificação, enriquecimento, priorização e governança de dados.
- Utilizar IA Generativa para apoiar a geração, evolução, validação e explicação de regras de negócio.
- Explorar e apoiar a implementação de arquiteturas como RAG, agentes autônomos, multiagentes e workflows inteligentes.
- Atuar com processamento de dados em tempo quase real utilizando Kafka.
- Apoiar a produtização de modelos de Machine Learning no Databricks, aplicando conceitos de MLOps.
- Criar, manter e evoluir esteiras de CI/CD utilizando GitHub e GitHub Actions.
- Garantir boas práticas de desenvolvimento, assegurando que as soluções sigam padrões de qualidade, eficiência, manutenibilidade e governança.
- Otimizar o uso dos dados disponíveis para maximizar seu valor para as áreas de negócio e tecnologia.
- Colaborar com equipes de MDM, Dados, Tecnologia e Negócio, garantindo que as soluções desenvolvidas sejam mensuráveis, governáveis e aplicáveis.
- Apoiar refinamentos técnicos e funcionais, garantindo clareza, viabilidade e aderência das histórias às necessidades do projeto.
- Apoiar a construção de histórias de usuário claras, bem definidas e tecnicamente viáveis.
- Participar do desenho AS-IS e TO-BE, documentando processos atuais e futuros, identificando débitos técnicos, riscos e oportunidades de melhoria.
- Desenvolver histórias refinadas e aprovadas, garantindo qualidade, eficiência e aderência aos padrões técnicos.
- Atuar na identificação de débitos técnicos e propor melhorias contínuas em arquitetura, processos, dados e soluções.
- Trabalhar em parceria com focais de dados e de negócio para garantir alinhamento entre soluções técnicas, melhores práticas e necessidades estratégicas.
Qualificações necessárias
Conhecimentos técnicos
- Experiência sólida como Engenheiro(a) de Dados, Engenheiro(a) de Dados Sênior ou papel equivalente.
- Forte conhecimento em Python para engenharia de dados, automação, análise de dados e apoio a soluções de IA.
- Sólido conhecimento em SQL e exploração de dados estruturados.
- Experiência com Databricks, PySpark e Spark.
- Experiência na construção, otimização e sustentação de pipelines de dados escaláveis.
- Experiência em ambientes cloud, preferencialmente Azure Databricks e GCP.
- Conhecimento ou experiência com Gemini para apoio a soluções GenAI.
- Conhecimento em IA Generativa, LLMs e aplicações inteligentes baseadas em dados.
- Conhecimento em arquiteturas de agentes, multiagentes e sistemas autônomos.
- Vivência com RAG, workflows inteligentes, recomendação baseada em dados e automação cognitiva.
- Experiência com técnicas de Machine Learning aplicado, incluindo anomalias, classificação, clustering e scoring.
- Experiência com processamento de dados em tempo quase real, preferencialmente com Kafka.
- Experiência com produtização de modelos de Machine Learning no Databricks e práticas de MLOps.
- Experiência com esteiras de CI/CD, especialmente GitHub e GitHub Actions.
- Domínio de boas práticas de engenharia de dados, versionamento, testes, revisão de código e qualidade de dados.
- Conhecimento em lógica de programação, desenvolvimento de aplicações e otimização de performance.
- Capacidade de transformar problemas de negócio em soluções de dados, analíticas e inteligentes.
- Experiência em squads ágeis e metodologias ágeis.
Diferenciais
- Experiência com dados críticos, como clientes, identidade, cadastro ou KYC.
- Conhecimento em qualidade de dados, governança, MDM e Golden Record.
- Experiência prática com multiagentes, automação cognitiva ou sistemas baseados em decisões autônomas.
- Vivência em ambientes regulados.
- Conhecimento em estratégias de enriquecimento, deduplicação, matching e consolidação de dados cadastrais.
- Experiência com uso de IA no desenvolvimento, como GitHub Copilot, prompt engineering e code review automatizado.
Qualidades comportamentais
- Proatividade e curiosidade analítica.
- Interesse por inovação, IA e novas tecnologias.
- Perfil hands‑on, com autonomia para conduzir atividades técnicas complexas.
- Capacidade analítica para interpretar bases de dados, regras de negócio, padrões e anomalias.
- Habilidade de resolução de problemas, identificando causas, riscos, impactos e alternativas.
- Perfil consultivo, trazendo ideias, soluções e melhorias para o projeto sem aguardar apenas direcionamentos.
- Visão 360°, entendendo o projeto como um todo e avaliando impactos técnicos, operacionais e de negócio.
- Comunicação assertiva, com clareza, confiança e respeito.
- Boa capacidade de interação com áreas técnicas, de negócio, dados, MDM e governança.
- Foco em resultados, produtividade e melhoria contínua.
- Capacidade de colaboração com times técnicos e de negócio.
Nossos benefícios
- Plano de saúde e odontológico
- Vale alimentação e refeição
- Auxílio‑creche
- Licença parental estendida
- Parceria com academias e profissionais de saúde e bem‑estar via Wellhub (Gympass)
- TotalPass
- Participação nos Lucros e Resultados (PLR)
- Seguro de Vida
- Plataforma de aprendizagem contínua (CI&T University)
- Clube de descontos
- Plataforma online gratuita dedicada à promoção da saúde física, mental e bem‑estar
- Curso gestante e parentalidade responsável
- Parceria com plataformas de cursos online
- Plataforma para aprendizagem de idiomas
- E muitos outros
[JOB-29751] Senior Engenheiro(a) de Dados Sênior — IA Generativa, Dados e MDM, Brasil Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
CI&T ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur ein dynamisches und innovatives Arbeitsumfeld bietet, sondern auch zahlreiche Vorteile wie umfassende Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und kontinuierliche Weiterbildungsmöglichkeiten. Mit einer starken Unternehmenskultur, die auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum basiert, haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an spannenden Projekten im Bereich Künstliche Intelligenz zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in einem internationalen Team weiterzuentwickeln. Die Präsenzpflicht in den Büros der Metropolregion Campinas fördert zudem den Austausch und die Teamdynamik vor Ort.
StudySmarter Expertenrat🤫
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✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als [JOB-29751] Senior Engenheiro(a) de Dados Sênior — IA Generativa, Dados e MDM, Brasil bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
