Role: Data Engineer + AI Exposure
Location : Bangalore
Experience: 5 to 13 Years
Notice: Immediate to 60 days
Job Summary
We are seeking a skilled Data Engineer with AI/ML exposure responsible for designing, building, and maintaining scalable data pipelines and supporting data-driven applications, including AI/ML use cases. The ideal candidate should have strong expertise in data engineering tools along with working knowledge of machine learning workflows and cloud-based data platforms.
Key Responsibilities
Data Engineering
- Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT pipelines
- Build and optimize data architectures, data lakes, and data warehouses
- Ensure data quality, integrity, and security across systems
- Work with structured and unstructured data from various sources
Big Data & Cloud
- Develop solutions using tools such as Azure Data Factory / AWS Glue / GCP Dataflow
- Work with big data technologies like Spark, Hadoop, or Databricks
- Manage data storage solutions including S3, ADLS, BigQuery, Snowflake, or Redshift
AI/ML Exposure
- Support machine learning pipelines and data preparation for ML models
- Collaborate with Data Scientists to enable feature engineering and model deployment
- Work on AI-enabled data solutions (e.g., NLP, recommendation systems, prediction models)
- Basic understanding of ML frameworks (Scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch is a plus)
Data Modeling & Optimization
- Design and implement data models (dimensional & normalized)
- Optimize queries and pipelines for efficiency and cost
Collaboration & Governance
- Work closely with business teams, analysts, and ML engineers
- Implement data governance, lineage, and compliance standards
- Document workflows, pipelines, and architectures
Required Skills
Core Data Engineering
- Strong in SQL, Python
- Experience with ETL tools and pipeline orchestration (Airflow, ADF, etc.)
- Hands-on with data warehousing concepts
Big Data Technologies
- Apache Spark / PySpark
- Hadoop ecosystem (optional but preferred)
Cloud Platforms (any one required)
- Azure / AWS / GCP hands-on experience
- Familiarity with cloud-native data services
AI/ML Exposure
- Experience working with data for ML models
- Knowledge of ML lifecycle and data preparation
- Exposure to MLOps concepts (bonus)
Preferred Qualifications
- Experience with Databricks / Snowflake
- Knowledge of API-based data ingestion
- Familiarity with CI/CD pipelines
- Exposure to real-time streaming (Kafka, Event Hub, etc.)
- Understanding of Generative AI or LLM integrations (added advantage)
コグニザントのコミュニティ：
私たちは、互いを尊重し支え合う優秀な人材の集まりです。社員一人ひとりが成長し、力を発揮できるよう、エネルギッシュで協力的かつインクルーシブな職場環境を大切にしています。
- コグニザントは、世界中に30万人以上のアソシエイトを擁するグローバルコミュニティです。
- 私たちは、より良い方法を夢見るだけでなく、それを実現します。
- 人、クライアント、企業、地域社会、そして環境に対して、常に「正しいこと」を行うことで責任を果たします。
- あなたにとって最適なキャリアパスを築くことができる、革新的な環境を提供します。
私たちについて：
コグニザント（NASDAQ: CTSH）は、AI builderおよびテクノロジーサービスプロバイダとして、AI投資を企業価値へとつなげるフルスタックのAIソリューションを提供しています。業界、業務プロセス、エンジニアリングに関する深い専門性を強みに、各企業固有のコンテキストをテクノロジーシステムに組み込み、人の力を最大限に引き出すとともに、具体的な成果の創出と、急速に変化する世界におけるグローバル企業の競争力維持を支援します。詳しくは、当社ウェブサイト www.cognizant.com をご覧ください。
コグニザントは機会均等を重視する雇用主です。応募者および候補者は、人種、肌の色、性別、宗教、信条、性的指向、性自認、国籍、障がい、遺伝情報、妊娠、退役軍人の地位、または連邦、州、地方の法律で保護されているその他の特性に基づいて差別されることはありません。
免責事項：
応募者は、対面またはビデオ会議による面接への参加を求められる場合があります。また、各面接の際に、現住所または政府発行の身分証明書の提示が必要となる場合があります。