"Please note, this role is not able to offer visa transfer or sponsorship now or in the future."
About the role
As a Senior MLOps Engineer, you will make an impact by designing, implementing, and managing the cloud infrastructure, deployment pipelines, and monitoring frameworks that enable machine learning models to run reliably and efficiently in production environments. You will be a valued member of the AI & Data Engineering team and work collaboratively with Data Scientists, Data Engineers, business stakeholders, and global delivery teams to establish and scale MLOps capabilities on Google Cloud Platform (GCP).
In this role, you will:
- Lead the migration, containerization, and deployment of existing machine learning models into the Google Cloud Vertex AI ecosystem.
- Design, implement, and maintain scalable CI/CD/CT pipelines using Vertex AI Pipelines, Kubeflow, Cloud Build, and related cloud-native technologies.
- Develop and manage model deployment frameworks supporting both real-time and batch inference workloads while ensuring reliability, scalability, and performance.
- Establish monitoring, governance, and lifecycle management processes, including model drift detection, version control, model registry management, and rollback strategies.
- Partner with business stakeholders, Data Science teams, and Data Engineering teams to define requirements, align priorities, and deliver enterprise-grade MLOps solutions.
Work model
We believe hybrid work is the way forward as we strive to provide flexibility wherever possible. Based on this role's business requirements, this is a hybrid position requiring regular onsite presence in Atlanta, Georgia. Regardless of your working arrangement, we are here to support a healthy work-life balance through our various wellbeing programs.
The working arrangements for this role are accurate as of the date of posting. This may change based on the project you're engaged in, as well as business and client requirements. Rest assured; we will always be clear about role expectations.
What you need to have to be considered
- 7+ years of experience in Data Engineering, Software Engineering, Machine Learning Engineering, or a related technical field.
- 3+ years of hands-on experience building and managing MLOps solutions and deploying machine learning models into production environments.
- Strong expertise with Google Cloud Platform services, including Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub, and related cloud-native technologies.
- Advanced programming experience with Python and SQL, along with hands-on expertise in Docker, Kubernetes, and Google Kubernetes Engine (GKE).
- Proven experience implementing CI/CD pipelines and Infrastructure as Code using tools such as Terraform, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, or Cloud Build.
- Demonstrated ability to lead technical initiatives, collaborate across distributed teams, and communicate effectively with both technical and non-technical stakeholders.
These will help you stand out
- Google Cloud Professional Machine Learning Engineer or Professional Cloud Architect certification.
- Experience with machine learning frameworks such as TensorFlow, PyTorch, or Scikit-Learn.
- Experience implementing model monitoring, governance, and compliance frameworks in enterprise environments.
- Familiarity with Agile and Scrum methodologies.
- Experience mentoring engineers and leading offshore or distributed delivery teams.
We're excited to meet people who share our mission and can make an impact in a variety of ways. Don't hesitate to apply, even if you only meet the minimum requirements listed. Think about your transferable experiences and unique skills that make you stand out as someone who can bring new and exciting things to this role.
Applications will be accepted until September 29th, 2026.
Salary and Other Compensation:
The annual salary for this position is between $130,000 - $155,000 depending on experience and other qualifications of the successful candidate.
This position is also eligible for Cognizant’s discretionary annual incentive program, based on performance and subject to the terms of Cognizant’s applicable plans.
Benefits: Cognizant offers the following benefits for this position, subject to applicable eligibility requirements:
- Medical/Dental/Vision/Life Insurance
- Paid holidays plus Paid Time Off
- 401(k) plan and contributions
- Long-term/Short-term Disability
- Paid Parental Leave
- Employee Stock Purchase Plan
Disclaimer: The salary, other compensation, and benefits information is accurate as of the date of this posting. Cognizant reserves the right to modify this information at any time, subject to applicable law.
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
