Data Platform Engineering Lead
Level: M / SA
Role Overview
A hands-on technical lead responsible for building AI-ready enterprise data platforms, including scalable pipelines, lakehouse architectures, and governed data foundations that enable model training, evaluation, and inference. The role extends to backend services and integration layers that expose curated datasets, feature stores, and data products for AI/ML and LLM-driven applications.
Key Responsibilities
1. Build & Deploy Data Platform Solutions
· Design and develop data pipelines for batch and streaming workloads using Python and Spark/PySpark
· Build and manage AI-ready datasets, feature pipelines, and training data foundations
· Develop backend services and APIs (Python – FastAPI or equivalent) to expose data products
· Implement microservices and event-driven architectures for data ingestion, processing, and serving
· Ensure the platform is scalable, performant, and maintainable
· Mentor engineers on data engineering patterns and best practices.
2. Enable AI/ML & LLM Integration
· Develop AI-ready pipelines for model training, evaluation, and inference
· Enable feature store capabilities and reproducible datasets
· Support integration with LLM/AI services (RAG, embeddings, inference APIs)
· Enable data-to-AI pipelines including vectorization and retrieval workflows.
3. Oversee Implementation on Cloud Infrastructure
· Collaborate with infra teams on Azure, AWS, or GCP
· Build and integrate data lakes, lake-houses, SQL/NoSQL systems
· Enable integration between data platforms and AI/ML systems
· Implement containerized and serverless architectures.
4. Implement Modern Software Engineering Practices
· Implement CI/CD pipelines and observability
· Define and enforce data quality frameworks
· Support metadata, lineage, and governance
· Optimize platform performance, reliability, and scalability.
Required Capabilities / Skills / Experience
· 8+ years in data engineering and backend development
· Strong Python, APIs, and microservices experience
· Deep experience in Spark/PySpark or equivalent
· Expertise in ETL/ELT pipelines and lakehouse architectures
· Experience with feature stores and AI-ready datasets
· Experience with Azure/AWS/GCP
· Familiarity with Docker, Kubernetes, CI/CD
· Familiarity with LLM/GenAI integration patterns
· Familiarity with metadata and governance tooling
· Strong system design and problem-solving skills.
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。
雇用に関する追加情報
本募集に記載されている報酬情報は、掲載日時点で正確なものです。Cognizantは、適用される法令に従い、いつでも本情報を変更する権利を留保します。
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、現在有効な州政府または政府発行の身分証明書の提示を求められる場合があります。
Cognizantは機会均等雇用主です。応募および選考において、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、その他連邦法・州法・地方自治体の法律により保護されるいかなる特性に基づく差別も行いません。
