Job Description: AWS Data Modeller
Key Skills: AWS | Databricks | Semantic Modeling | Tableau Reporting | Data Migration
Role Summary
Seeking an AWS Data Modeller with strong data migration experience to design scalable data models, semantic layers, and reporting-ready datasets across AWS and Databricks platforms, enabling governed Tableau reporting and business-ready analytics.
Key Responsibilities
· Design conceptual, logical, and physical data models for AWS-based data platforms.
· Support data migration activities including source assessment, mapping, transformation rules, validation, and reconciliation.
· Develop dimensional, semantic, and reporting-ready data structures for Tableau consumption.
· Collaborate with business, architecture, engineering, and BI teams to translate requirements into data models.
· Define source-to-target mappings, data dictionaries, metadata, lineage, and data quality rules.
· Support Databricks lakehouse design, curated data layers, and performance-focused modelling standards.
· Ensure model quality, governance, security, scalability, and reporting alignment across analytics use cases.
Must-Have Skills
Skill | Expectation |
Data Migration | Must have experience in migration planning, source-to-target mapping, transformation rules, data validation, reconciliation, and cutover support. |
AWS | Strong understanding of AWS data services such as S3, Glue, Redshift, Athena, IAM, and Lake Formation. |
Databricks | Experience with lakehouse concepts, Delta Lake, curated layers, and data engineering collaboration. |
Semantic Modeling | Ability to define business entities, metrics, dimensions, relationships, and reusable semantic models. |
Tableau Reporting | Experience designing reporting-ready datasets and optimized models for Tableau dashboards. |
SQL & Data Modelling | Strong SQL, dimensional modelling, ER modelling, data profiling, and source-to-target mapping skills. |
Preferred Qualifications
· 13+ years of experience in data modelling, data warehousing, BI, migration, or cloud data platform projects.
· Hands-on exposure to AWS, Databricks, data modernization, and legacy-to-cloud migration programs.
· Knowledge of data quality, governance, access controls, and enterprise reporting standards.
· AWS, Databricks, or Tableau certification is an added advantage.
Expected Deliverables
· Logical and physical data models, semantic model definitions, and reporting-ready datasets.
· Migration mappings, transformation rules, data dictionary, lineage, validation rules, and modelling documentation.
· Tableau-aligned data structures supporting scalable, governed, and self-service analytics.
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.
