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.
### **Sobre a oportunidade**
A CI&T está conduzindo um programa de modernização de dados de alta complexidade para um dos maiores sistemas de saúde da América Latina.
O programa envolve o assessment, a racionalização e a migração de milhares de workloads de dados, incluindo pipelines ETL, packages SSIS, stored procedures, SQL Agent Jobs, integrações cross-system e processos PySpark/Sqoop, de uma stack legada baseada principalmente em SQL Server e SSIS para uma plataforma moderna construída sobre Databricks Lakehouse na Azure.
Buscamos uma pessoa Senior Data Engineer com experiência prática em engenharia de dados e modernização de ambientes legados. Essa pessoa atuará na análise, conversão, implementação e validação dos workloads, trabalhando em conjunto com lideranças técnicas, arquitetos e especialistas do cliente.
Além da experiência em dados, buscamos alguém que utilize coding agents, como Claude Code, Codex ou ferramentas equivalentes, de forma estruturada no dia a dia. Esperamos que essa pessoa saiba usar AI para investigar código, implementar conversões, gerar testes, diagnosticar falhas e produzir documentação, mantendo senso crítico e responsabilidade sobre a qualidade do resultado.
A pessoa também contribuirá para a evolução do harness de migração: o conjunto de instruções, contexto, ferramentas, automações, testes e quality gates que permite aos agentes executar atividades de engenharia com maior segurança e previsibilidade.
Esta é uma posição de engenharia de dados com forte atuação hands-on. Não é necessário possuir experiência em pesquisa, treinamento ou desenvolvimento de modelos de linguagem.
### **Missão da posição**
Implementar e validar a modernização dos workloads de dados, utilizando práticas sólidas de engenharia e ferramentas assistidas por AI para aumentar a produtividade, reduzir trabalho manual e preservar o comportamento dos processos legados.
### **Responsabilidades**
#### **Análise de workloads legados**
- Analisar workloads como packages SSIS, stored procedures, views, functions, SQL Agent Jobs, pipelines PySpark/Sqoop e scripts de integração.
- Identificar tabelas, arquivos, conexões, parâmetros, dependências e efeitos colaterais envolvidos em cada workload.
- Investigar regras de negócio e comportamentos implícitos ou pouco documentados.
- Apoiar a classificação dos workloads nas estratégias de migrar, converter, refatorar, substituir, eliminar ou postergar.
- Registrar riscos, dependências, limitações e dúvidas encontradas durante o assessment.
- Contribuir para o inventário técnico e o mapeamento de dependências do ambiente legado.
#### **Conversão e modernização**
- Implementar conversões de T-SQL para Databricks SQL, Spark SQL ou PySpark.
- Converter ou reconstruir fluxos SSIS utilizando notebooks, jobs, pipelines e workflows na plataforma-alvo.
- Modernizar SQL Agent Jobs e outros mecanismos de execução e agendamento conforme os padrões de orquestração definidos pelo programa.
- Aplicar padrões arquiteturais e de desenvolvimento estabelecidos pelas lideranças técnicas.
- Propor melhorias nos padrões quando identificar casos não contemplados, limitações ou oportunidades de simplificação.
- Tratar diferenças entre as plataformas relacionadas a tipos de dados, `NULL`, precisão decimal, datas, timezone, collation, ordenação, funções específicas e comportamento transacional.
- Preservar as regras de negócio e os resultados esperados, evitando reproduzir desnecessariamente limitações ou complexidades da solução legada.
- Participar de code reviews e apoiar outros integrantes do squad na investigação de problemas técnicos.
#### **Desenvolvimento assistido por AI**
- Utilizar coding agents, como Claude Code, Codex ou equivalentes, para análise de código, implementação, refatoração, geração de testes, troubleshooting e documentação.
- Fornecer aos agentes contexto técnico adequado, incluindo requisitos, padrões de conversão, arquitetura, exemplos e critérios de aceite.
- Revisar criticamente o código produzido por AI antes de aceitá-lo ou promovê-lo.
- Identificar problemas de correção, segurança, performance, manutenibilidade e equivalência semântica nos resultados gerados.
- Utilizar ciclos iterativos de geração, execução, coleta de erros, correção e validação.
- Registrar limitações, falhas recorrentes e aprendizados obtidos durante o uso das ferramentas.
- Transformar correções repetitivas em instruções, exemplos, regras, testes ou skills reutilizáveis pelo squad.
- Respeitar as políticas de segurança, privacidade e uso de ferramentas generativas definidas pela CI&T e pelo cliente.
#### **Contribuição para o harness de migração**
- Utilizar e contribuir para a estrutura de contexto, instruções, skills e ferramentas disponibilizada nos repositórios do programa.
- Criar ou aprimorar scripts, validadores e automações que apoiem o assessment, a conversão e a validação dos workloads.
- Integrar as atividades assistidas por AI com Git, pull requests, CI/CD e processos de revisão.
- Ajudar a tornar logs, erros, testes, metadados e documentação acessíveis aos agentes de desenvolvimento.
- Contribuir para ciclos automatizados de execução e feedback, permitindo que conversões sejam verificadas de forma repetível.
- Identificar atividades que podem ser automatizadas e situações que ainda exigem análise ou aprovação humana.
- Apoiar a evolução do tooling de migração com base nas dificuldades observadas nos workloads reais.
#### **Qualidade e reconciliação**
- Criar testes unitários, de integração e de regressão para pipelines e componentes convertidos.
- Executar validações de paridade entre workloads legados e modernizados.
- Comparar schemas, row counts, checksums, agregações, regras de negócio e resultados detalhados.
- Investigar divergências e identificar se sua origem está no código, nos dados, no ambiente ou na interpretação da regra de negócio.
- Criar dados e cenários de teste que cubram casos comuns e casos de borda.
- Contribuir para golden datasets, golden queries e outros artefatos utilizados na avaliação das conversões.
- Garantir que uma conversão não seja considerada concluída apenas porque o código compila ou executa.
- Produzir e registrar evidências de validação para os workloads migrados.
#### **Tooling e automação**
- Utilizar componentes do Lakebridge e outras ferramentas de análise, conversão e reconciliação adotadas pelo programa.
- Executar processos de inventário e análise sobre artefatos SQL, SSIS e demais tecnologias legadas.
- Avaliar os resultados produzidos por transpilers e conversores baseados em LLMs.
- Desenvolver automações e utilitários em Python para reduzir atividades manuais.
- Apoiar a integração entre ferramentas de assessment, metadata, lineage, conversão e validação.
- Contribuir com melhorias que possam ser reutilizadas em diferentes ondas da migração e em futuras iniciativas da CI&T.
- Registrar categorias de falha e apoiar a identificação de oportunidades para aumentar a taxa de automação.
#### **Integrações e complexidade legada**
- Investigar workloads com linked servers, integrações Oracle via OLE DB ou `OPENROWSET`, conexões SAP, `SendMailTask`, arquivos em file shares on-premises e outras dependências externas.
- Implementar as estratégias de migração definidas para cada categoria de integração.
- Trabalhar com os times de arquitetura, infraestrutura e segurança para solucionar dependências de rede, acesso e autenticação.
- Apoiar testes de coexistência, cutover, rollback e desativação dos componentes legados.
- Documentar exceções, restrições e dependências que possam impactar outros workloads.
#### **Segurança e governança**
- Seguir os controles definidos para o uso de ferramentas generativas em ambiente enterprise.
- Proteger credenciais, secrets, código proprietário, dados pessoais e informações sensíveis.
- Evitar o envio de dados ou artefatos para ferramentas, modelos ou endpoints não aprovados.
- Utilizar corretamente mecanismos de autenticação, autorização e segregação de ambientes.
- Manter rastreabilidade entre o artefato legado, o código convertido, as alterações realizadas e as evidências de validação.
- Aplicar as políticas de catálogo, acesso, lineage e governança estabelecidas para a plataforma.
#### **Colaboração e documentação**
- Trabalhar em parceria com Data Engineers, Tech Leads, arquitetos, especialistas do cliente e Databricks Professional Services.
- Participar de discussões técnicas, refinamentos, code reviews e sessões de troubleshooting.
- Comunicar riscos, bloqueios, dependências e alternativas de forma clara.
- Produzir e manter documentação técnica, incluindo mapeamentos, decisões, runbooks, evidências de teste e orientações operacionais.
- Compartilhar aprendizados e apoiar a evolução técnica dos demais integrantes do squad.
- Contribuir para que o conhecimento produzido durante a migração permaneça versionado, acessível e reutilizável.
### **Requisitos**
- Experiência sólida como Data Engineer ou Data Developer, preferencialmente em posição sênior.
- Experiência prática com desenvolvimento e manutenção de pipelines de dados.
- Conhecimento avançado de SQL e capacidade de compreender consultas e processos complexos.
- Experiência com SQL Server, incluindo T-SQL, stored procedures, views, functions, SQL Agent Jobs e integrações cross-database.
- Experiência prática com SSIS, incluindo leitura, desenvolvimento ou troubleshooting de packages `.dtsx`, control flows, data flows, parâmetros e connections.
- Experiência com Databricks ou com plataformas baseadas em Apache Spark.
- Conhecimento de Spark SQL, PySpark, notebooks, Delta Lake e execução de jobs.
- Experiência com Python para desenvolvimento de pipelines, scripts, automações ou testes.
- Familiaridade com Azure e serviços como ADLS Gen2, Azure SQL, Key Vault, identidades e networking.
- Experiência com Git, pull requests, revisão de código e práticas de CI/CD.
- Experiência com testes automatizados e validação de pipelines de dados.
- Experiência em projetos de migração, modernização ou sustentação de ambientes legados.
- Capacidade de investigar sistemas pouco documentados e trabalhar com ambiguidades.
- Experiência prática com coding agents, como Claude Code, Codex ou ferramentas equivalentes, em atividades reais de desenvolvimento.
- Capacidade de revisar e validar código gerado por AI sem depender da ferramenta para tomar a decisão técnica.
- Familiaridade com estratégias de fornecimento de contexto, instruções e feedback executável para agentes.
- Conhecimento de alguma solução de orquestração, como Apache Airflow, Databricks Workflows ou tecnologia equivalente.
- Boa comunicação e capacidade de colaborar com diferentes times técnicos.
- Português fluente e inglês suficiente para documentação e interação técnica.
### **Diferenciais**
- Experiência com ambientes que possuam centenas ou milhares de packages SSIS.
- Conhecimento de SSISDB, `.ispac` e Project Deployment Model.
- Experiência com Lakebridge, incluindo Analyzer, transpilers ou Reconcile.
- Experiência com conversores de SQL, static analysis, parsers ou transformação automatizada de código.
- Criação ou manutenção de instruções, skills, hooks, subagentes, MCP servers ou mecanismos equivalentes para coding agents.
- Experiência com APIs ou SDKs de modelos de linguagem, tool use ou structured outputs.
- Experiência criando evals ou conjuntos de casos de teste para código gerado por AI.
- Experiência com Oracle como source em ambientes SQL Server.
- Conhecimento de OLE DB, linked servers e `OPENROWSET`.
- Experiência com SAP, file shares on-premises, envio de e-mails ou outras integrações enterprise.
- Background com PySpark, Sqoop, Hadoop, Hive ou EMR.
- Experiência com Apache Airflow ou Databricks Workflows.
- Conhecimento de Unity Catalog, lineage e governança de dados.
- Conhecimento de Terraform, Databricks Asset Bundles ou Infrastructure as Code.
- Familiaridade com metadata management ou Knowledge Graphs.
- Experiência em saúde, serviços financeiros ou outros setores regulados.
- Conhecimento de LGPD e práticas de proteção de dados sensíveis.
### **O que esperamos dessa pessoa**
- Autonomia para conduzir a análise, implementação e validação de workloads de média e alta complexidade.
- Profundidade técnica para identificar riscos e questionar resultados inconsistentes.
- Postura hands-on e disposição para investigar código, dados, logs e ambientes.
- Uso responsável de AI como ferramenta de engenharia, sem abrir mão do julgamento técnico.
- Capacidade de aprender com falhas e transformar aprendizados em padrões reutilizáveis.
- Organização para documentar decisões, dependências e evidências de validação.
- Colaboração próxima com o squad e abertura para receber e oferecer feedback.
- Pragmatismo para equilibrar qualidade, prazo, risco e complexidade.
### **Indicadores de sucesso**
Esperamos que essa pessoa contribua para:
- Realizar análises confiáveis dos workloads sob sua responsabilidade.
- Entregar conversões aderentes aos padrões técnicos do programa.
- Produzir evidências suficientes de paridade entre os ambientes legado e modernizado.
- Identificar dependências e riscos antes que eles afetem o cutover.
- Reduzir o retrabalho por meio de testes, documentação e automações.
- Utilizar coding agents com produtividade, segurança e senso crítico.
- Transformar correções recorrentes em melhorias no harness e no tooling.
- Aumentar progressivamente a quantidade de workloads convertidos e validados pelo squad.
- Compartilhar conhecimento e contribuir para a evolução das práticas de modernização da CI&T.
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
Mais detalhes sobre os nossos benefícios aqui: https://ciandt.com/br/pt-br/carreiras
Na CI&T, a inclusão começa no primeiro contato. Se você é pessoa com deficiência, é importante apresentar o seu laudo durante o processo seletivo. Consulte quais dados são necessários conter no laudo clicando aqui. Assim, podemos garantir o suporte e as adaptações que você merece. Se ainda não tem o laudo caracterizador, não se preocupe: podemos te apoiar para obtê-lo.
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