We are seeking a Senior Data Engineer with strong Python expertise to design and deliver scalable ETL solutions supporting enterprise analytics and financial/insurance data platforms. This role focuses on building reliable, secure data pipelines using AWS Glue and modern data engineering practices in a hybrid, day‑shift work model.
Responsibilities
Design and develop scalable Python‑based ETL pipelines, primarily using AWS Glue
Build and optimize ETL jobs to process large volumes of structured and semi‑structured data
Apply performance tuning, partitioning, and monitoring to meet SLA and reliability goals
Implement data quality checks, validation rules, and error handling
Integrate data pipelines with S3, Athena, Lambda, and analytics platforms
Ensure secure data handling in compliance with regulatory and enterprise standards
Partner with architects, analysts, and product owners to translate business requirements into data solutions
Support production workloads, troubleshooting, and continuous improvement
Follow software engineering best practices including CI/CD, code reviews, and documentation
Required Qualifications
Strong hands‑on experience with Python in production environments
Proven background in ETL and data pipeline development (Spark‑based preferred)
Experience with AWS data services (Glue, S3, Athena, CloudWatch) or equivalent platforms
Solid SQL and data modeling skills
Experience working in agile, hybrid delivery environments
Nice to Have
Experience in financial services or insurance data
Exposure to advanced data processing (documents, semi‑structured data, data enrichment)
Familiarity with ML‑enabled data pipelines or model integration
AWS or cloud data engineering certifications
Education & Experience
Bachelor’s degree required; Master’s preferred
La Comunidad Cognizant:
Somos un equipo que se aprecia y apoya mutuamente. Nuestros asociados trabajan en un entorno colaborativo e integrador en el que todos pueden prosperar.
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Acerca de nosotros
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