Senior Azure Solution Architect/Engineering Lead
Core Skills: Azure Databricks, PySpark, Spark, SQL, Azure Synapse, Kafka, Big Data, Python, Java, Azure Data Factory (ADF)
Professional Summary
Senior Data Architect with 15+ years of experience designing, building, and scaling enterprise-grade data platforms. Proven expertise in cloud-native big data architectures on Azure, real-time and batch data processing, and high-performance analytics systems. Strong background in data modeling, distributed computing, and end-to-end data pipeline orchestration, with hands-on leadership in large-scale enterprise and mission-critical projects.
Technical Expertise
Cloud & Data Platforms
- Azure Databricks (Lakehouse architecture, Delta Lake, Unity Catalog)
- Azure Synapse Analytics (Dedicated & Serverless Pools)
- Azure Data Factory (ADF) for ELT/ETL orchestration
- Azure Data Lake Storage Gen2
Big Data & Distributed Processing
- Apache Spark (Core, SQL, Structured Streaming)
- PySpark performance tuning & optimization
- Apache Kafka (real-time ingestion, streaming pipelines)
- Large-scale batch and streaming data architectures
Programming & Query Languages
- Python (advanced data engineering, automation, frameworks)
- Java (Spark internals, Kafka consumers/producers, microservices)
- SQL (complex analytics, query optimization, warehouse design)
Data Architecture & Design
- Lakehouse, Lambda, and Kappa architectures
- Dimensional modeling & data warehouse design
- Data governance, security, and lineage
- Scalability, fault tolerance, and cost optimization
· Technical depth in designing and building data platforms for high volume data processing with low latency
· Strong Expertise in Azure, Databricks, Python, Pyspark, SparkSQL, CI-CD (Jenkins, Github), Obs (Dynatrace),
· Good to have : Java, Kafka , Casandra, Microservices, API, Flink, ZeroMQ, Protocol Buffers
· Experience in recruiting , people leadership for managing team of 40+ , govern delivery and also act as technical mentor to set processes to bring innovation, goals to derive business outcomes
· Act as Module lead for India operations, liaise with NA teams to drive the objectives
Key Responsibilities & Achievements
- Architected and delivered enterprise-scale Azure Lakehouse platforms supporting petabyte-scale data.
- Designed real-time streaming solutions using Kafka and Spark Structured Streaming.
- Led migration of on-premise data warehouses to Azure Synapse + Databricks, improving performance and reducing cost.
- Built reusable PySpark frameworks for data ingestion, transformation, and validation.
- Optimized Spark jobs through partitioning, caching, and memory tuning to achieve significant runtime improvements.
- Implemented end-to-end ADF pipelines with CI/CD and parameter-driven orchestration.
- Mentored senior and junior engineers; provided architectural guidance across multiple teams.
- Collaborated with business stakeholders to translate analytics requirements into scalable technical designs.
Leadership & Soft Skills
- Technical leadership and architectural decision-making
- Cross-team collaboration and stakeholder communication
- Design reviews, code quality standards, and best practices
- Agile/Scrum execution in large enterprise environments
· Functional experience of capital markets, securities processing will be advantage
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.
