AIA Coimbatore
Experience : 6 to 9 years
Job Summary
Contribute as a senior developer specializing in PySpark and Palantir Foundry to build scalable data pipelines and analytical solutions within a global enterprise environment. Collaborate with cross functional teams in a hybrid work setup to transform complex business requirements into reliable data products that improve decision making and operational efficiency.
Responsibilities
- Design robust PySpark data pipelines that reliably process large scale structured and unstructured datasets to enable accurate reporting and analytics for business stakeholders.
- Develop optimized transformations in PySpark that improve runtime performance and resource utilization while maintaining high standards of data quality and consistency.
- Implement modular data workflows in Palantir Foundry that integrate diverse enterprise data sources and provide curated datasets for downstream applications.
- Configure and manage datasets transformations and schedules in Palantir Foundry to ensure that critical data assets remain fresh traceable and well documented.
- Collaborate with product owners data analysts and other developers to translate business requirements into clear technical specifications and reusable data components.
- Conduct detailed code reviews for PySpark and Foundry transformation logic to uphold coding standards improve maintainability and reduce production issues.
- Troubleshoot complex data pipeline incidents by performing root cause analysis and implementing sustainable fixes that prevent recurrence and protect service reliability.
- Optimize data models and query patterns so that analytical and operational dashboards perform efficiently and deliver timely insights to decision makers.
- Document data lineage business rules and transformation logic in a clear and accessible manner so that teams across the organization can confidently reuse shared data assets.
- Partner with platform and infrastructure teams to ensure that Spark cluster configurations job schedules and resource allocations align with performance and cost objectives.
- Apply secure coding and data handling practices to safeguard sensitive information and comply with internal policies and external regulatory expectations.
- Provide mentoring and guidance to less experienced developers on PySpark patterns testing approaches and best practices for building reliable data solutions.
- Engage in continuous improvement activities by evaluating new features in Palantir Foundry and Spark technology ecosystems to enhance the resilience and scalability of existing solutions.
- Coordinate with testing teams to define test data strategies validation rules and automated checks that verify correctness of complex data transformations before production deployment.
- Communicate progress risks and technical constraints clearly to project stakeholders so that delivery timelines and scope can be managed effectively.
- Partner with business teams to identify opportunities where advanced data engineering on Spark and Foundry can streamline processes and create measurable value for customers and communities.
- Ensure that hybrid working practices are effective by using collaboration tools regular check ins and documented workflows that support both in office and remote team members.
- Align daily development activities with the organization mission by focusing on data capabilities that drive better services improved sustainability and responsible use of technology.
Qualifications
- Demonstrate six to eight years of hands on experience in designing and implementing data engineering solutions using PySpark in large scale enterprise environments.
- Exhibit strong proficiency in Palantir Foundry including building transformations managing datasets configuring schedules and integrating with upstream and downstream systems.
- Apply solid understanding of distributed data processing concepts such as partitioning caching and shuffle optimization to tune PySpark jobs for performance.
- Use practical knowledge of SQL and data modeling to design schemas joins and aggregations that support both analytics and operational use cases with high data quality.
- Show proficiency in version control and collaborative development practices so that changes to PySpark and Foundry assets are traceable reviewable and reversible.
- Employ experience with testing frameworks and data validation techniques to establish automated checks that secure reliability of production data pipelines.
- Display excellent communication and collaboration skills that enable effective work with cross functional teams in a hybrid work environment without requiring frequent travel.
ข่าวประชาสัมพันธ์แบบสำเร็จรูปของ Cognizant
Cognizant(NASDAQ: CTSH) คือผู้สร้าง AI และผู้ให้บริการด้านเทคโนโลยี ซึ่งเชื่อมช่องว่างระหว่างการลงทุนใน AI และมูลค่าขององค์กรด้วยการสร้างโซลูชัน AI แบบครบวงจรให้แก่ไคลเอนต์ของเรา ความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านอุตสาหกรรม กระบวนการ และวิศวกรรมของเรา ช่วยให้เราผสานบริบทเฉพาะขององค์กรเข้ากับระบบเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มศักยภาพมนุษย์ สร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ และช่วยให้องค์กรระดับโลกก้าวนำหน้าอยู่เสมอในโลกที่เปลี่ยนแปลงไป ดูวิธีดำเนินการได้ที่ cognizant.ai หรือ @cognizant
ข้อมูลการจ้างงานเพิ่มเติม
ข้อมูลเกี่ยวกับค่าตอบแทนมีความถูกต้อง ณ วันที่ประกาศรับสมัครงานนี้ Cognizant ขอสงวนสิทธิ์ในการแก้ไขข้อมูลดังกล่าวได้ตลอดเวลา ภายใต้กฎหมายที่เกี่ยวข้อง
ผู้สมัครอาจถูกขอให้เข้ารับการสัมภาษณ์แบบพบตัวต่อตัวหรือผ่านการประชุมทางวิดีโอ นอกจากนี้ ผู้สมัครอาจถูกขอให้นำเอกสารประจำตัวที่ออกโดยหน่วยงานของรัฐ หรือบัตรประจำตัวที่ออกโดยรัฐบาลซึ่งยังมีผลบังคับใช้ มาแสดงในระหว่างการสัมภาษณ์แต่ละครั้ง
Cognizant เป็นนายจ้างที่ให้โอกาสอย่างเท่าเทียม การสมัครและการพิจารณาคุณสมบัติของคุณจะไม่ถูกตัดสินจากเชื้อชาติ สีผิว เพศ ศาสนา ความเชื่อ รสนิยมทางเพศ อัตลักษณ์ทางเพศ สัญชาติ ความพิการ ข้อมูลทางพันธุกรรม การตั้งครรภ์ สถานะทหารผ่านศึก หรือคุณลักษณะอื่นใดที่ได้รับการคุ้มครองตามกฎหมายของรัฐบาลกลาง รัฐ หรือท้องถิ่น
