Job Summary
We are seeking a highly skilled Manager-Data & ML Engineering with 8 to 10 years of experience to join our team. The ideal candidate will have expertise in Azure Databricks and Azure Platform and will work in a hybrid model with day shifts. This role involves managing data engineering projects ensuring the successful implementation of machine learning solutions and contributing to the companys data-driven initiatives.
Responsibilities
- Oversee the design and implementation of data engineering solutions using Azure Databricks to drive business insights and efficiency.
- Collaborate with cross-functional teams to integrate machine learning models into existing data pipelines for enhanced decision-making.
- Ensure the scalability and reliability of data platforms by leveraging Azure Platform capabilities.
- Lead the development of data processing frameworks that support real-time analytics and reporting.
- Provide technical guidance and mentorship to junior engineers to foster a culture of continuous learning and improvement.
- Monitor and optimize data workflows to ensure high performance and cost-effectiveness.
- Coordinate with stakeholders to understand data requirements and translate them into actionable engineering plans.
- Implement best practices for data governance and security to protect sensitive information and maintain compliance.
- Drive innovation by exploring new data technologies and methodologies to enhance the companys data capabilities.
- Facilitate the deployment of machine learning models into production environments ensuring seamless integration and operation.
- Analyze and troubleshoot data-related issues providing timely resolutions to minimize disruptions.
- Collaborate with data scientists to refine algorithms and improve model accuracy and performance.
- Report on project progress and outcomes to senior management highlighting key achievements and areas for improvement.
Qualifications
- Possess a strong background in Azure Databricks and Azure Platform with proven experience in data engineering.
- Demonstrate proficiency in building and managing data pipelines and workflows.
- Exhibit excellent problem-solving skills and the ability to troubleshoot complex data issues.
- Show experience in mentoring and guiding junior team members to achieve project goals.
- Have a solid understanding of data governance and security best practices.
- Display strong communication skills to effectively collaborate with cross-functional teams.
- Be adept at managing multiple projects simultaneously ensuring timely delivery and quality outcomes.
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.
