C

CI&T

23 de octubre de 2026

Ingeniero de Datos Senior con Databricks

Únete a CI&T para apoyar la reconciliación financiera y la evolución de pipelines de datos con Databricks, PySpark y Delta Lake, desde casa.

Remoto · desde BrasilAnálisis de datosTiempo completoNo Divulgado

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¿Encaja contigo?

Esta vacante es para ti si…

  • Disfrutas resolver problemas complejos de datos
  • Te gusta trabajar con cifras y detalle financiero
  • Buscas autonomía y proyectos con impacto real
  • Tienes experiencia sólida con Databricks y PySpark
Ten en cuenta:Solo para residentes en BrasilPresencial en Campinas si vives ahí

Descripción del Puesto

Sobre esta oportunidad

CI&T, empresa de transformación tecnológica con más de 30 años de trayectoria, busca un Ingeniero de Datos Senior para sumarse a su equipo y apoyar a un socio estratégico en la evolución, mantenimiento y mejora continua de los procesos globales de cierre financiero. Es una posición 100% remota para profesionales que residan en Brasil.

Perfil buscado

Buscamos a alguien práctico, colaborativo y analítico, al que le guste resolver desafíos complejos de datos y construir soluciones confiables y escalables con impacto real en el negocio. Tendrás un rol clave en la reconciliación de datos financieros, las rutinas de P&L, los pipelines existentes y la integración de nuevas fuentes de datos. También contribuirás a crear nuevos pipelines, mejorar la calidad de los datos y apoyar iniciativas de modelos de IA y capacidades avanzadas de datos.

Requisitos clave

  • Experiencia sólida con Databricks, incluyendo notebooks, jobs, workflows, clusters y mejores prácticas para construir soluciones de datos escalables.
  • Dominio de PySpark, Python y SQL para procesamiento de datos, con experiencia práctica en transformaciones.
  • Conocimiento de Delta Lake y arquitectura Lakehouse, incluyendo optimización de consultas y formatos de almacenamiento.
  • Experiencia en procesamiento de grandes volúmenes de datos estructurados y semiestructurados.
  • Capacidad para monitorear, diagnosticar y dar soporte a pipelines en producción, incluyendo procesos diarios y mensuales.
  • Habilidad para trabajar con equipos multidisciplinarios de ingeniería, finanzas y negocio.

Responsabilidades principales

  • Desarrollar, mantener y mejorar pipelines de datos para convertir datos financieros brutos en conjuntos de datos confiables y organizados.
  • Integrar nuevas fuentes de datos al ecosistema existente y mejorar la visibilidad del negocio.
  • Dar soporte a la reconciliación financiera, las rutinas de P&L y los procesos de cierre global, garantizando consistencia y trazabilidad.
  • Investigar discrepancias y garantizar el procesamiento confiable de la información.
  • Aplicar controles de gobernanza, reglas de validación y documentación para asegurar datos financieros bien gestionados.
  • Ayudar a integrar automatización e insights basados en IA en los flujos de trabajo de datos.

Beneficios de la posición

  • Alianzas con plataformas de cursos en línea para tu desarrollo profesional.
  • Plataforma de aprendizaje de idiomas.
  • Otros beneficios disponibles para colaboradores, con detalles en el sitio de carreras de la empresa.

¿Por qué considerar esta empresa?

CI&T cuenta con cerca de 8.000 colaboradores en más de 25 países y trabaja en áreas como AI Deployment, modernización de aplicaciones, Data & AI, martech y estrategia de negocio. La compañía integra la IA en su forma diaria de trabajar, lo que hace de este rol una oportunidad para participar en proyectos de datos de alto impacto.

Cómo aplicar

Si eres una persona con discapacidad, es importante que presentes tu laudo durante el proceso de selección. Puedes consultar qué datos debe contener el laudo en el enlace indicado en la publicación original. Si aún no cuentas con el laudo, la empresa puede apoyarte para obtenerlo. Cuentan también con un equipo de Salud y Bienestar y especialistas en inclusión que te acompañarán en todas las etapas.

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.

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Fuente: LeverVacante originalmente publicada en Lever. Descripción adaptada por el equipo de Vacantes Remotas.

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