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, co