Job Summary
We are seeking a highly skilled Manager-Data & ML Engineering with 8 to 10 years of experience to join our team. The ideal candidate will have expertise in Azure Databricks and Azure Platform and will work in a hybrid model with day shifts. This role involves managing data engineering projects ensuring the successful implementation of machine learning solutions and contributing to the companys data-driven initiatives.
Responsibilities
- Oversee the design and implementation of data engineering solutions using Azure Databricks to drive business insights and efficiency.
- Collaborate with cross-functional teams to integrate machine learning models into existing data pipelines for enhanced decision-making.
- Ensure the scalability and reliability of data platforms by leveraging Azure Platform capabilities.
- Lead the development of data processing frameworks that support real-time analytics and reporting.
- Provide technical guidance and mentorship to junior engineers to foster a culture of continuous learning and improvement.
- Monitor and optimize data workflows to ensure high performance and cost-effectiveness.
- Coordinate with stakeholders to understand data requirements and translate them into actionable engineering plans.
- Implement best practices for data governance and security to protect sensitive information and maintain compliance.
- Drive innovation by exploring new data technologies and methodologies to enhance the companys data capabilities.
- Facilitate the deployment of machine learning models into production environments ensuring seamless integration and operation.
- Analyze and troubleshoot data-related issues providing timely resolutions to minimize disruptions.
- Collaborate with data scientists to refine algorithms and improve model accuracy and performance.
- Report on project progress and outcomes to senior management highlighting key achievements and areas for improvement.
Qualifications
- Possess a strong background in Azure Databricks and Azure Platform with proven experience in data engineering.
- Demonstrate proficiency in building and managing data pipelines and workflows.
- Exhibit excellent problem-solving skills and the ability to troubleshoot complex data issues.
- Show experience in mentoring and guiding junior team members to achieve project goals.
- Have a solid understanding of data governance and security best practices.
- Display strong communication skills to effectively collaborate with cross-functional teams.
- Be adept at managing multiple projects simultaneously ensuring timely delivery and quality outcomes.
Über Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) i ist ein Technologiedienstleister und Entwickler von KI-Lösungen. Wir schlagen die Brücke zwischen KI-Investitionen und echtem unternehmerischem Mehrwert, indem wir ganzheitliche Full-Stack-KI-Lösungen für unsere Kunden entwickeln. Mit unserer fundierten Branchen-, Prozess- und Engineering-Expertise integrieren wir die spezifischen Anforderungen von Unternehmen passgenau in Technologiesysteme. So entfalten wir das menschliche Potenzial, erzielen greifbare Ergebnisse und sichern globalen Unternehmen in einer sich rasant wandelnden Welt den entscheidenden Vorsprung. Erfahren Sie mehr unter cognizant.ai oder @cognizant.
Zusätzliche Informationen zur Beschäftigung
Die Vergütungsinformationen sind zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Stellenausschreibung korrekt. Cognizant behält sich das Recht vor, diese Informationen jederzeit unter Beachtung der geltenden gesetzlichen Bestimmungen zu ändern.
Bewerberinnen und Bewerber können verpflichtet sein, an Vorstellungsgesprächen persönlich oder per Videokonferenz teilzunehmen. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, bei jedem Gespräch einen gültigen staatlichen Lichtbildausweis vorzulegen.
Cognizant ist ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit. Ihre Bewerbung und Kandidatur werden nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, Religion, Glaubensbekenntnis, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Veteranenstatus oder sonstiger durch bundes‑, landes‑ oder kommunalrechtliche Vorschriften geschützter Merkmale berücksichtigt oder abgelehnt.
