Role: Data Engineer + AI Exposure
Location : Bangalore
Experience: 7 to 13 Years
Notice: Immediate to 90 days
Job Summary
We are seeking a skilled Data Engineer with AI/ML exposure responsible for designing, building, and maintaining scalable data pipelines and supporting data-driven applications, including AI/ML use cases. The ideal candidate should have strong expertise in data engineering tools along with working knowledge of machine learning workflows and cloud-based data platforms.
Key Responsibilities
Data Engineering
- Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT pipelines
- Build and optimize data architectures, data lakes, and data warehouses
- Ensure data quality, integrity, and security across systems
- Work with structured and unstructured data from various sources
Big Data & Cloud
- Develop solutions using tools such as Azure Data Factory / AWS Glue / GCP Dataflow
- Work with big data technologies like Spark, Hadoop, or Databricks
- Manage data storage solutions including S3, ADLS, BigQuery, Snowflake, or Redshift
AI/ML Exposure
- Support machine learning pipelines and data preparation for ML models
- Collaborate with Data Scientists to enable feature engineering and model deployment
- Work on AI-enabled data solutions (e.g., NLP, recommendation systems, prediction models)
- Basic understanding of ML frameworks (Scikit-learn, TensorFlow, or PyTorch is a plus)
Data Modeling & Optimization
- Design and implement data models (dimensional & normalized)
- Optimize queries and pipelines for efficiency and cost
Collaboration & Governance
- Work closely with business teams, analysts, and ML engineers
- Implement data governance, lineage, and compliance standards
- Document workflows, pipelines, and architectures
Required Skills
Core Data Engineering
- Strong in SQL, Python
- Experience with ETL tools and pipeline orchestration (Airflow, ADF, etc.)
- Hands-on with data warehousing concepts
Big Data Technologies
- Apache Spark / PySpark
- Hadoop ecosystem (optional but preferred)
Cloud Platforms (any one required)
- Azure / AWS / GCP hands-on experience
- Familiarity with cloud-native data services
AI/ML Exposure
- Experience working with data for ML models
- Knowledge of ML lifecycle and data preparation
- Exposure to MLOps concepts (bonus)
Preferred Qualifications
- Experience with Databricks / Snowflake
- Knowledge of API-based data ingestion
- Familiarity with CI/CD pipelines
- Exposure to real-time streaming (Kafka, Event Hub, etc.)
- Understanding of Generative AI or LLM integrations (added advantage)
À propos de Cognizant
Cognizant (NASDAQ : CTSH) est un AI Builder et une entreprise de services numériques (ESN) élaborant des solutions complètes d’IA maximisant les investissements pour des résultats concrets. Sa profonde expertise des métiers, des processus et des technologies lui permet d’intégrer dans les systèmes technologiques le contexte unique de chaque organisation de l’ingénierie à la production à l’échelle. Son objectif : améliorer l’efficacité des équipes, créer de la valeur et permettre aux grandes entreprises de rester performantes dans un monde qui évolue rapidement. Pour en savoir plus : cognizant.ai ou @cognizant.
Renseignments suppplémentaires sur l'emploi
Les informations relatives à la rémunération du poste à pourvoir dépendent de la date de publication de l’offre de poste. Cognizant se réserve le droit de modifier ces informations à tout moment, sous réserve des lois applicables.
Cognizant est un employeur soucieux de l'égalité des chances entre candidats. Votre candidature sera étudiée indépendamment de votre race, couleur, sexe, religion, croyances, orientation sexuelle, identité de genre, origine, handicap, informations génétiques, grossesse, statut d'ancien militaire ou de toute autre critère jugé discriminant par les lois européennes ou françaises.
Vous êtes porteur d'un handicap, vous pouvez-nous contacter par courriel [email protected] si vous souhaitez préciser les aménagements nécessaires pour le poste ou les entretiens à venir.
Les candidats peuvent être invités à participer à des entretiens en face à face ou par vidéoconférence. En outre, les candidats peuvent être amenés à présenter une carte d'identité valide lors de chaque entretien.
