Data Science & AI/ML Lead (EDA Experience)
Level: SM
Role Overview
A hands-on Data Science and AI/ML Lead responsible for owning the end-to-end model training lifecycle, starting from EDA and feature engineering through training, evaluation, and deployment readiness. The role focuses on building reproducible, production-grade ML pipelines and ensuring data and models are optimized for performance, scalability, and reliability.
Key Responsibilities
1. Exploratory Data Analysis & Model Development
· Translate business problems and Use cases into model-ready ML formulations.
· Perform deep EDA and data profiling to understand patterns, data quality, and feature relevance
· Define feature engineering strategy aligned to model performance objectives
· Ensure reproducibility through dataset versioning and experiment tracking
· Define pipeline strategy for continuous retraining and validation.
· Train and optimize models for classification, regression, clustering, and anomaly detection, LLM/SLM Pretraining and Finetuning, etc.
· Perform hyperparameter tuning and model selection for optimal performance
· Drive trade-offs across accuracy, latency, cost, and interpretability
3. Scoring, Evaluation & Benchmarking
· Define evaluation and scoring frameworks for Datasets and certify for AI Readiness (Model Training)
· Conduct error analysis and benchmarking across datasets and model versions
· Establish acceptance thresholds and quality gates for production readiness.
4. Scalable ML & MLOps Enablement
· Enable ML lifecycle practices including model versioning, tracking, and monitoring
· Work with cloud platforms (Azure/AWS/GCP) for scalable training and deployment
· Collaborate with engineering teams to ensure production-grade integration
· Optimize platform performance, reliability, and scalability.
Required Capabilities / Skills / Experience
· 12+ years in Data Science / Machine Learning with strong hands-on experience
· Strong expertise in Python and ML/DL frameworks (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
· Deep experience in EDA, feature engineering, and model training pipelines
· Experience building production-grade ML pipelines and evaluation frameworks
· Exposure to cloud ML platforms (Azure/Vertex/SageMaker)
· Experience with large-scale data processing and distributed training
· Hands-on experience with classical ML algorithms (Decision Trees, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting etc.)
· Exposure to LLM/SLM training or fine-tuning techniques (PEFT, LoRA, fine-tuning workflows)
· Exposure to LLM / GenAI workflows as integration points
· Familiarity with data quality, labelling, and dataset curation at scale
· Strong problem-solving and system thinking skills.
Sobre nosotros:
Cognizant (NASDAQ: CTSH) es un arquitecto de soluciones de IA y proveedor de servicios tecnológicos que traduce la inversión en inteligencia artificial en valor empresarial real mediante soluciones de IA de stack completo adaptadas a cada cliente. Su profundo conocimiento de la industria, los procesos y la ingeniería le permite integrar el contexto único de cada organización en sistemas tecnológicos que amplifican el potencial humano, generan un impacto real en el negocio y mantienen a las grandes empresas globales un paso adelante en un mundo en constante cambio. Para más información, visita www.cognizant.es o síguenos en @cognizant.
Información adicional de empleo
La información de compensación es precisa a la fecha de esta publicación. Cognizant se reserva el derecho de modificar esta información en cualquier momento, sujeto a la legislación aplicable.
Es posible que se requiera que los solicitantes asistan a entrevistas en persona o por videoconferencia. Además, es posible que se requiera que los candidatos presenten su identificación actual emitida por el estado o gobierno durante cada entrevista.
Cognizant es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Tu solicitud y candidatura no serán consideradas en base a raza, color, sexo, religión, credo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, discapacidad, información genética, embarazo, condición de veterano o cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales.
Si tienes una discapacidad que requiere adaptaciones razonables para buscar una vacante de trabajo o enviar una solicitud, puedes enviar un correo electrónico a [email protected] con tu solicitud e información de contacto.
