Data Platform Engineering Lead
Level: M / SA
Role Overview
A hands-on technical lead responsible for building AI-ready enterprise data platforms, including scalable pipelines, lakehouse architectures, and governed data foundations that enable model training, evaluation, and inference. The role extends to backend services and integration layers that expose curated datasets, feature stores, and data products for AI/ML and LLM-driven applications.
Key Responsibilities
1. Build & Deploy Data Platform Solutions
· Design and develop data pipelines for batch and streaming workloads using Python and Spark/PySpark
· Build and manage AI-ready datasets, feature pipelines, and training data foundations
· Develop backend services and APIs (Python – FastAPI or equivalent) to expose data products
· Implement microservices and event-driven architectures for data ingestion, processing, and serving
· Ensure the platform is scalable, performant, and maintainable
· Mentor engineers on data engineering patterns and best practices.
2. Enable AI/ML & LLM Integration
· Develop AI-ready pipelines for model training, evaluation, and inference
· Enable feature store capabilities and reproducible datasets
· Support integration with LLM/AI services (RAG, embeddings, inference APIs)
· Enable data-to-AI pipelines including vectorization and retrieval workflows.
3. Oversee Implementation on Cloud Infrastructure
· Collaborate with infra teams on Azure, AWS, or GCP
· Build and integrate data lakes, lake-houses, SQL/NoSQL systems
· Enable integration between data platforms and AI/ML systems
· Implement containerized and serverless architectures.
4. Implement Modern Software Engineering Practices
· Implement CI/CD pipelines and observability
· Define and enforce data quality frameworks
· Support metadata, lineage, and governance
· Optimize platform performance, reliability, and scalability.
Required Capabilities / Skills / Experience
· 8+ years in data engineering and backend development
· Strong Python, APIs, and microservices experience
· Deep experience in Spark/PySpark or equivalent
· Expertise in ETL/ELT pipelines and lakehouse architectures
· Experience with feature stores and AI-ready datasets
· Experience with Azure/AWS/GCP
· Familiarity with Docker, Kubernetes, CI/CD
· Familiarity with LLM/GenAI integration patterns
· Familiarity with metadata and governance tooling
· Strong system design and problem-solving 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.
