Data Engineer
We are looking for a skilled Data Engineer to join our team. The ideal candidate will have a strong background in data engineering and be proficient in JAVA/Kotlin, Apache Spark, Apache Hive, Apache Airflow, and SQL Server. Responsible for designing, developing, and maintaining our data infrastructure and pipelines.
Primary Skills:
Java/Kotlin : Proficient in writing clean, efficient, and maintainable code using Java/Kotlin, or other modern programming languages.
Apache Spark, Hadoop , Kafka : Experience with Spark for large-scale data processing and Proven experience in distributed data engineering environments.
Apache Hive: Knowledge of Hive for data warehousing solutions.
Apache Airflow: Proficiency in using Airflow for orchestrating complex data workflows.
SQL Server: Experience with SQL Server for database management and querying.
Software Testing Principles : Developed unit and integration tests for data transformation logic usingPyTest and JUnit, ensuring data accuracy and reliability across multiple pipeline stages.
Docker, Kubernetes - Hands-on experience with Docker, Kubernetes, and cloud-native development to deploy and manage data services.
CI/CD tools - Familiarity with CI/CD tools (e.g., Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI)
Responsibilities:
Design, build, and maintain scalable data pipelines across distributed systems using modern orchestration tools.
Implement and manage data governance frameworks to ensure data quality, security, and compliance.
Optimize and troubleshoot data processing jobs to ensure performance, reliability, and fault tolerance.
Apply software testing principles (unit and integration testing) to validate data workflows and transformations.
Develop and maintain data warehousing solutions with Apache Hive.
Orchestrate data workflows using Apache Airflow.
Manage and query databases using SQL Server.
Collaborate with data scientists and analysts to understand data requirements and deliver solutions.
Leverage containerization technologies (Docker, Kubernetes) to deploy and manage data services.
Implement CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of data applications.
Ensure data quality and integrity across all data pipelines.
Qualifications:
Proven experience as a Data Engineer or in a similar role.
Strong programming skills in Kotlin/Java.
Hands-on experience with Apache Spark, Apache Hive, Apache Airflow, and SQL Server.
Familiarity with cloud platforms (e.g., AWS, GCP, Azure) is a plus.
Excellent problem-solving skills and attention to detail.
Strong communication and teamwork abilities.
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.
