Data Science & AI/ML Lead (EDA Experience)
Level: SM
Role Overview
A hands-on Data Science and AI/ML Lead responsible for owning the end-to-end model training lifecycle, starting from EDA and feature engineering through training, evaluation, and deployment readiness. The role focuses on building reproducible, production-grade ML pipelines and ensuring data and models are optimized for performance, scalability, and reliability.
Key Responsibilities
1. Exploratory Data Analysis & Model Development
· Translate business problems and Use cases into model-ready ML formulations.
· Perform deep EDA and data profiling to understand patterns, data quality, and feature relevance
· Define feature engineering strategy aligned to model performance objectives
· Ensure reproducibility through dataset versioning and experiment tracking
· Define pipeline strategy for continuous retraining and validation.
· Train and optimize models for classification, regression, clustering, and anomaly detection, LLM/SLM Pretraining and Finetuning, etc.
· Perform hyperparameter tuning and model selection for optimal performance
· Drive trade-offs across accuracy, latency, cost, and interpretability
3. Scoring, Evaluation & Benchmarking
· Define evaluation and scoring frameworks for Datasets and certify for AI Readiness (Model Training)
· Conduct error analysis and benchmarking across datasets and model versions
· Establish acceptance thresholds and quality gates for production readiness.
4. Scalable ML & MLOps Enablement
· Enable ML lifecycle practices including model versioning, tracking, and monitoring
· Work with cloud platforms (Azure/AWS/GCP) for scalable training and deployment
· Collaborate with engineering teams to ensure production-grade integration
· Optimize platform performance, reliability, and scalability.
Required Capabilities / Skills / Experience
· 12+ years in Data Science / Machine Learning with strong hands-on experience
· Strong expertise in Python and ML/DL frameworks (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
· Deep experience in EDA, feature engineering, and model training pipelines
· Experience building production-grade ML pipelines and evaluation frameworks
· Exposure to cloud ML platforms (Azure/Vertex/SageMaker)
· Experience with large-scale data processing and distributed training
· Hands-on experience with classical ML algorithms (Decision Trees, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting etc.)
· Exposure to LLM/SLM training or fine-tuning techniques (PEFT, LoRA, fine-tuning workflows)
· Exposure to LLM / GenAI workflows as integration points
· Familiarity with data quality, labelling, and dataset curation at scale
· Strong problem-solving and system thinking skills.
À propos de nous
Cognizant (NASDAQ: CTSH) est un concepteur d’IA et un fournisseur de services technologiques. Avec notre gamme de solutions IA full-stack, nous accompagnons nos clients au carrefour de l’investissement dans l’IA et de la valeur ajoutée. Notre grande expertise sectorielle, des processus et de l’ingénierie nous permet de convertir le contexte propre à chaque entreprise en systèmes technologiques amplificateurs du potentiel humain, générateurs de résultats tangibles et garants de l’avantage des acteurs internationaux dans un monde en constante évolution. Découvrez notre méthode sur www.cognizant.com ou suivez @cognizant.
Renseignments suppplémentaires sur l'emploi
Les informations sur la rémunération sont exactes à la date de publication. Cognizant se réserve le droit de modifier ces informations à tout moment, conformément aux lois applicables.
Les exigences linguistiques varient selon les postes, mais nous demandons à tous les candidats d’avoir une connaissance de base de l’anglais afin de faciliter les communications internes à l’échelle de l’entreprise. Pour les postes basés au Québec, une maîtrise de l’anglais est requise puisque vous fournirez des services et collaborerez avec des parties prenantes situées hors de la province, qui ne parlent pas nécessairement le français.
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Si vous avez un handicap qui nécessite un aménagement raisonnable pour rechercher une offre d'emploi ou poser une candidature, envoyiez un courriel à [email protected] avec votre demande et vos coordonnées.
