[Job-32543] Senior FDE (Forward Deployed Engineer) - Databricks/Spark, Brazil

О позиции

CI&T — технологическая компания с 30-летним опытом цифровой трансформации, объединяющая 8000 специалистов в более чем 25 странах. Мы превращаем возможности ИИ в реальное бизнес-влияние через разработку агентов, модернизацию приложений и интеграцию данных. В этой роли вы будете строить производственные пайплайны данных, которые питают работающие AI-системы, работая напрямую с клиентами крупных предприятий.

Чем заниматься

• Строить масштабируемые распределённые пайплайны обработки данных на базе Apache Spark
• Интегрировать данные из различных клиентских систем и создавать структурированные датасеты для бизнес-кейсов
• Разрабатывать API (REST/GraphQL) для подключения ядра продукта к легаси-системам клиентов
• Работать с данными в облачных средах (Azure) и обеспечивать деплой кода
• Применять AI-assisted development инструменты (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code) в ежедневной разработке
• Проводить код-ревью, тестирование, внедрение CI/CD и security-практик
• Транслировать бизнес-потребности клиентов в надёжные flow-сценарии обработки данных
• Коллаборировать с командами Data Science и Engineering для создания production-ready решений

Что ждут

• 7–10+ лет практического опыта в разработке fullstack-приложений
• Глубокие знания Python как основного языка для AI и data, а также TypeScript/JavaScript
• Опыт разработки и потребления RESTful и GraphQL API
• Уверенная работа с реляционными (SQL) и нереляционными (NoSQL) базами данных
• Опыт работы с Databricks, DBT и PySpark
• Практические навыки работы с LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI)
• Понимание prompting, RAG-style Q&A, streaming UX и типовых проблем (галлюцинации, latency)
• Опыт деплоя в Azure и применения CI/CD, code review, security практик
• Профессиональный английский язык (письменно и устно) для технической коммуникации

Будет плюсом

• Опыт работы с крупными предприятиями и прямого взаимодействия с клиентами
• Знание практик Agentic SDLC
• Опыт менторства и руководства командой разработчиков
• Сертификация по Azure или Databricks

Условия

• Медицинская и стоматологическая страховка
• Обеденный и продуктовый allowances
• Помощь в childcare (уход за детьми)
• Расширенный отпуск по отцовству
• Сотрудничество с фитнес-центрами через Wellhub (Gympass) и TotalPass
• Profit Sharing и Participation Results (PLR) — доля в прибыли
• Страхование жизни
• Платформа непрерывного обучения (CI&T University)
• Скидки в клубах
• Доступ к онлайн-платформам для физического и ментального здоровья
• Курсы по ответственному родительству
• Сотрудничество с образовательными платформами
• Языковые курсы

Навыки

• Python
• TypeScript
• JavaScript
• Apache Spark
• Databricks
• DBT
• PySpark
• REST API
• GraphQL
• SQL
• NoSQL
• Azure
• CI/CD
• LLM API
• Prompt Engineering
• RAG
• Code Review
• Git

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте построения масштабируемых данных pipeline на Apache Spark. Какой самый сложный кейс вы решали?
2. Как вы выбираете между SQL и NoSQL базами для конкретного бизнес-кейса? Приведите пример из вашего опыта.
3. Опишите ваш опыт работы с LLM APIs: какие задачи решали, с какими проблемами сталкивались (latency, hallucinations, cost optimization)?
4. Как вы подходите к testing и deployment кода в production environment? Какие best practices применяете?
5. Приведите пример, когда вы переводили бизнес-требования клиента в техническую реализацию. Что было самым сложным?