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.
A posição exige forte experiência em plataformas de dados modernas, automação de pipelines, boas práticas de MLOps e integração entre equipes de Dados, Analytics, Engenharia e Negócio.
– Construir pipelines de preparação, transformação e validação de dados utilizando PySpark e Databricks.
– Realizar o deploy, versionamento e gerenciamento do ciclo de vida de modelos em produção.
– Automatizar processos de treinamento, validação, implantação e monitoramento de modelos.
– Implementar práticas de CI/CD para projetos de Machine Learning utilizando GitHub.
– Monitorar indicadores de performance, disponibilidade, qualidade dos dados e estabilidade dos modelos.
– Garantir rastreabilidade, governança e reprodutibilidade dos modelos ao longo de todo o ciclo de vida.
– Atuar na integração entre ambientes Azure, Databricks e demais componentes da arquitetura de dados.
– Trabalhar em conjunto com Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados, Analytics e áreas de Negócio para viabilizar soluções escaláveis.
– Identificar oportunidades de otimização de performance, custos e eficiência operacional das esteiras de processamento.
– Experiência avançada com Databricks.
– Conhecimento avançado em Azure.
– Domínio de PySpark para processamento distribuído de dados.
– Experiência com GitHub e práticas de versionamento de código.
– Conhecimento em MLOps, incluindo automação, monitoramento, governança e gerenciamento do ciclo de vida de modelos.
– Experiência com construção e manutenção de pipelines de dados e Machine Learning.
– Vivência com ambientes de produção e arquiteturas escaláveis.
– Conhecimento em CI/CD aplicado a projetos de Machine Learning.
– Experiência com monitoramento de modelos, qualidade de dados e observabilidade.
– Conhecimento em arquitetura Lakehouse.
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