Staff Machine Learning Infrastructure Engineer
*** No Visa transfer/ sponsorship/ c2c available for this role**
Job Type: Full-time
Department: ML Platform Engineering
10+ years of software engineering experience, with 5+ years focusing on ML infrastructure-- must have to be considered.
About the Role: As a Staff Machine Learning Infrastructure Engineer, you will architect and lead the technical vision for our ML platform initiatives, focusing on building scalable infrastructure that powers our ML capabilities. You will design and drive the evolution of our ML platforms, data systems, and serving infrastructure that enable teams to efficiently develop, deploy, and operate ML models at scale.
Key Responsibilities:
- Architect end-to-end ML infrastructure spanning data processing, feature management, and model serving
- Design and lead implementation of next-generation ML platforms that support diverse ML workloads
- Drive technical excellence in ML infrastructure through standardization and automation
- Build scalable data processing systems and feature platforms that handle massive-scale ML workloads
- Design robust ML serving architectures supporting both real-time and batch inference
- Establish best practices for ML observability, monitoring, and operational excellence
- Lead cross-functional technical initiatives and mentor platform engineers
- Drive infrastructure decisions that impact the entire ML lifecycle
Technical Leadership:
- Define technical strategy and roadmap for ML infrastructure
- Drive architectural decisions for complex ML systems
- Lead design reviews and provide technical mentorship
- Collaborate with data science teams to understand and address infrastructure needs
- Establish standards for reliability, scalability, and performance
- Build frameworks and platforms that accelerate ML development
Required Qualifications:
- 10+ years of software engineering experience, with 5+ years focusing on ML infrastructure
- Deep expertise in distributed systems and data processing at scale
- Strong background in ML platform development and MLOps practices
- Experience building production ML infrastructure supporting critical business applications
- Proven track record of leading complex technical initiatives
- Expert-level knowledge in:
- Large-scale data processing systems (Spark, Beam)
- Feature store architectures and implementations
- ML serving platforms and inference optimization (TorchServe, Tensorflow Serving and Triton)
- Container orchestration and cloud platforms
- Data pipeline design and optimization
- ML system monitoring and observability
Technical Expertise:
- Data Infrastructure:
- Feature stores and feature computation systems
- Data quality and validation frameworks
- Dataset versioning and lineage tracking
- Efficient data storage and access patterns
- Serving Infrastructure:
- Model deployment and serving platforms
- Inference optimization and scaling
- Load balancing and traffic management
- Model versioning and lifecycle management
- Platform Development:
- MLOps tooling and automation
- Experimentation platforms
- Monitoring and observability systems
- Resource management and optimization
Preferred Qualifications:
- Experience with GPU infrastructure and optimization
- Background in high-performance computing
- Contributions to open-source ML infrastructure projects
- Experience with ML-specific security and compliance requirements
- Master's degree in Computer Science or related field
Impact:
- Shape the technical direction of ML infrastructure across the organization
- Drive innovation in ML platforms and tools
- Mentor and grow the technical capabilities of the team
- Establish architectural patterns and best practices
- Enable rapid ML development and deployment at scale
Exempt Roles (up to AD Level)
Note: Compensation range should extend from the minimum to P75, consistent with the job family and level.
For all remote positions and those based in pay transparency locations, include this text in the External Description:
Salary and Other Compensation:
The annual salary for this position is between $140-155Kdepending 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 la
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
