Job Summary
Design and build production-grade data pipelines for OEE metrics Connected Worker events and Golden Batch analytical data
Develop data models for manufacturing analytics including batch records equipment telemetry and worker activity data
Implement both real-time streaming and batch data processing for Trio Line operational data
Build and maintain data lake/warehouse structures optimized for GMSx analytical use cases
Responsibilities
Design and build production grade data pipelines for OEE metrics Connected Worker events and Golden Batch analytical data.
Develop data models for manufacturing analytics including batch records equipment telemetry and worker activity data.
Implement both real time streaming and batch data processing for Trio Line operational data.
Build and maintain data lake and data warehouse structures optimized for GMSx analytical use cases.
Ensure data quality through validation rules anomaly detection and data integrity checks for manufacturing data.
Implement data lineage tracking metadata management and audit trail capabilities compliant with GxP requirements.
Optimize data pipeline performance to meet production throughput and latency requirements.
Collaborate closely with the Senior Techno Functional Consultant to align data architecture with business requirements and use case definitions.
Required Qualifications and Experience
5 plus years of hands on data engineering experience with Apache Spark Python and SQL.
Experience with real time data streaming technologies such as Kafka Streams Spark Streaming or equivalent platforms.
Cloud data platform expertise including Azure Data Factory Azure Databricks or equivalent cloud native data services.
Strong understanding of manufacturing data models time series data and equipment telemetry patterns.
Knowledge of data governance frameworks data lineage tracking and metadata management.
Experience with data quality frameworks and automated data validation pipelines.
Familiarity with GxP data integrity requirements including ALCOA Plus principles electronic records and audit trails.
Ability to work in cross functional teams and translate data requirements from business stakeholders into technical solutions.
Preferred Qualifications
Experience with pharmaceutical manufacturing data including batch records process parameters and equipment logs.
Familiarity with Unified Namespace data architecture and Manufacturing Data Fabric concepts.
Experience with Delta Lake Apache Iceberg or similar lakehouse technologies.
Knowledge of statistical process control and Golden Batch analysis methodologies.
Experience with data visualization tools such as Power BI and Grafana for manufacturing dashboards.
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
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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.
