Job Summary:
We are seeking an AI-Native Software Engineer who views AI not just as an autocomplete tool, but as a core collaborative partner in software delivery. In this role, you will spend less time manually writing boilerplate and more time architecting systems, designing precise technical specifications, and orchestrating multi-agent workflows.
Core Responsibilities
- System Architecture & Design: Define high-level system structures, API contracts, and data models before instructing AI tools to implement them. Own the design, not just the execution.
- Context Engineering & Spec Writing: Author rigorous, unambiguous technical specifications and context rules to guide AI agents toward deterministic, reviewable outputs.
- RAG Pipeline Design: Architect and own end-to-end Retrieval-Augmented Generation pipelines, document ingestion, chunking strategy, embedding selection, vector store configuration, hybrid retrieval, and relevance evaluation.
- Agentic Workflow Management: Build and operate agent harnesses using orchestration frameworks (e.g. LangGraph, LangChain, AutoGen) including tool definitions, routing logic, guardrails, fallback paths, and evaluation hooks.
- Human-in-the-Loop Validation: Design and enforce HITL gates for agentic write operations. Know when to automate and when to require human sign-off, especially for irreversible or high-stakes actions.
- Review, test, and audit AI-generated code for security vulnerabilities, performance characteristics, edge cases, and architectural alignment before it reaches production.
Required Technical Skills
- Engineering Fundamentals: Strong mastery of computer science fundamentals — data structures, algorithms, distributed systems, and system design. You must be able to catch and correct AI errors because you understand the underlying systems.
- Code Review & Auditing: Exceptional ability to read, evaluate, and critique AI-generated code across multiple languages rapidly.
- Agentic System Design: Hands-on production experience building agent harnesses, multi-agent orchestration pipelines, and supervisor/routing patterns using frameworks such as LangGraph, LangChain, or equivalent.
- RAG & Retrieval Engineering: Practical experience designing RAG pipelines including vector store selection, embedding strategies, hybrid search, Reciprocal Rank Fusion, and retrieval quality evaluation.
- AI Tooling Proficiency: Advanced hands-on experience with AI-native IDEs (e.g. Cursor, Windsurf, GitHub Copilot) and command-line agentic tools (e.g. Claude Code, Aider, Codex CLI).
- Context & Prompt Engineering: Proven ability to manage AI context windows, system instructions, tool schemas, and prompt structure to produce consistent, auditable outputs.
- Cloud & API Integration: Solid experience with cloud-native deployment (Azure, AWS, or GCP), RESTful API design, async patterns, and enterprise identity/auth integration.
- Testing & CI/CD: Strong experience writing automated test suites to validate AI-generated logic inside modern CI/CD pipelines, including adversarial and edge-case coverage.
Preferred Qualifications
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Software Engineering, or equivalent deep production experience.
- Experience integrating with enterprise HR, workforce, or ERP platforms (e.g. SAP SuccessFactors, Workday, Concur, or Oracle HCM) — particularly in an agentic or API integration context.
- Hands-on ML experience beyond API consumption: model fine-tuning, training pipelines, evaluation frameworks, or MLOps deployment.
- Familiarity with enterprise identity providers (e.g. OKTA, Azure AD) and secure token handling in agentic contexts.
- A portfolio or GitHub repository demonstrating projects built primarily via agentic or spec-driven development methodologies.
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 sur la rémunération sont exactes à la date de publication. Cognizant se réserve le droit de modifier ces informations à tout moment, conformément aux lois applicables.
Les exigences linguistiques varient selon les postes, mais nous demandons à tous les candidats d’avoir une connaissance de base de l’anglais afin de faciliter les communications internes à l’échelle de l’entreprise. Pour les postes basés au Québec, une maîtrise de l’anglais est requise puisque vous fournirez des services et collaborerez avec des parties prenantes situées hors de la province, qui ne parlent pas nécessairement le français.
Cognizant est un employeur souscrivant au principe de l’égalité d’accès à l’emploi. Votre candidature et votre dossier ne seront pas examinés en fonction de la race, de la couleur, du sexe, de la religion, des croyances, de l'orientation sexuelle, de l'identité de genre, de l'origine nationale, du handicap, de l'information génétique, de la grossesse, du statut d'ancien combattant ou de toute autre caractéristique protégée telle que décrite par les lois fédérales, provinciales ou locales.
Si vous avez un handicap qui nécessite un aménagement raisonnable pour rechercher une offre d'emploi ou poser une candidature, envoyiez un courriel à [email protected] avec votre demande et vos coordonnées.
