Job Summary
Design and build production-grade data pipelines for OEE metrics Connected Worker events and Golden Batch analytical data
Develop data models for manufacturing analytics including batch records equipment telemetry and worker activity data
Implement both real-time streaming and batch data processing for Trio Line operational data
Build and maintain data lake/warehouse structures optimized for GMSx analytical use cases
Responsibilities
Design and build production grade data pipelines for OEE metrics Connected Worker events and Golden Batch analytical data.
Develop data models for manufacturing analytics including batch records equipment telemetry and worker activity data.
Implement both real time streaming and batch data processing for Trio Line operational data.
Build and maintain data lake and data warehouse structures optimized for GMSx analytical use cases.
Ensure data quality through validation rules anomaly detection and data integrity checks for manufacturing data.
Implement data lineage tracking metadata management and audit trail capabilities compliant with GxP requirements.
Optimize data pipeline performance to meet production throughput and latency requirements.
Collaborate closely with the Senior Techno Functional Consultant to align data architecture with business requirements and use case definitions.
Required Qualifications and Experience
5 plus years of hands on data engineering experience with Apache Spark Python and SQL.
Experience with real time data streaming technologies such as Kafka Streams Spark Streaming or equivalent platforms.
Cloud data platform expertise including Azure Data Factory Azure Databricks or equivalent cloud native data services.
Strong understanding of manufacturing data models time series data and equipment telemetry patterns.
Knowledge of data governance frameworks data lineage tracking and metadata management.
Experience with data quality frameworks and automated data validation pipelines.
Familiarity with GxP data integrity requirements including ALCOA Plus principles electronic records and audit trails.
Ability to work in cross functional teams and translate data requirements from business stakeholders into technical solutions.
Preferred Qualifications
Experience with pharmaceutical manufacturing data including batch records process parameters and equipment logs.
Familiarity with Unified Namespace data architecture and Manufacturing Data Fabric concepts.
Experience with Delta Lake Apache Iceberg or similar lakehouse technologies.
Knowledge of statistical process control and Golden Batch analysis methodologies.
Experience with data visualization tools such as Power BI and Grafana for manufacturing dashboards.
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
