Job Summary
This hybrid role for a technical lead focuses on designing and implementing scalable data architecture solutions that enable advanced analytics and business intelligence. The role spans data visualization cloud data warehouse engineering data modeling DevOps practices and Python based development. The technical lead will drive robust data platforms that empower stakeholders to make informed decisions and create measurable value for clients and society.
Responsibilities
Design and guide end to end data architecture solutions that connect source systems to cloud data warehouse platforms and analytics tools to deliver reliable insights for business decision making.Lead the creation of enterprise grade data models that support reporting self service analytics and advanced data products while ensuring consistency performance and scalability.Develop and optimize Python based data pipelines that ingest transform and validate data from diverse sources to maintain high standards of data quality and timeliness.Apply DevOps practices across analytics and data engineering workflows by automating build test and deployment processes for data services and visual analytics assets.Implement and maintain cloud data warehouse structures including schemas tables views and access patterns to support efficient querying and downstream data visualization.Create and refine interactive data visualization solutions using modern tools that translate complex datasets into clear narratives for business and operations teams.Collaborate with product owners and domain experts to translate requirements into technical designs that balance performance cost and future extensibility of data platforms.Establish and enforce coding standards data modeling conventions and data governance practices that improve reliability and reusability of analytics assets across projects.Optimize query performance and storage strategies in cloud data warehouse environments to reduce processing time and resource usage while preserving analytical flexibility.Mentor team members on data engineering Python programming and visualization best practices to raise overall delivery quality and encourage continuous improvement.Coordinate with cloud and infrastructure teams to ensure secure resilient and compliant deployment of data pipelines and visualization solutions in the hybrid work model.Monitor and troubleshoot production data workflows and reporting assets during day shift to maintain availability and accuracy for critical business processes without requiring travel.Document architectures data flows and operational procedures in a clear and structured manner so that stakeholders can understand maintain and evolve the solutions over time.
Qualifications
Demonstrate strong proficiency in building interactive data visualization solutions using contemporary business intelligence tools and storytelling techniques for analytical audiences.Bring extensive hands on experience with DevOps principles in data environments including version control automation testing and continuous delivery for analytics components.Exhibit advanced Python programming skills for data processing automation and integration with cloud services and visualization platforms in production scenarios.Show deep expertise with cloud data warehouse technologies and patterns such as star schemas and columnar storage tuned for analytical workloads and large scale reporting.Display solid knowledge of data modeling concepts including dimensional modeling normalization practices and metadata management applied to complex enterprise datasets.Provide proven experience as a data architect designing end to end data solutions that align with organizational strategy security expectations and regulatory requirements.Possess eight to ten years of overall experience in data engineering and analytics environments with consistent responsibility for solution design and technical decision making.Adapt effectively to hybrid work arrangements by using collaboration tools and structured communication to coordinate delivery activities across distributed teams.Maintain strong problem solving and analytical skills with the ability to diagnose data issues and propose pragmatic solutions that protect business continuity.Ally with business partners to understand data consumption patterns and refine modeling and visualization so that information becomes more actionable and socially impactful.
Certifications Required
Preferred certifications include cloud data engineering or architecture credentials and Python or data visualization platform certifications.
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
