Forward Deployed Engineer
Archetype: Builder · Learner · Pair programmer
Role Summary
You are an on-the-ground builder who writes real production code inside client environments from day one. You come in hungry, move fast, and turn ambiguous problems into working prototypes within hours — not weeks. Your credibility comes entirely from working software, not slides.
What You Will Do
• Embed directly at client sites to prototype and deploy agentic AI workflows using frameworks such as LangGraph, CrewAI, AutoGen, or AWS Bedrock Agents — shipping working code, not slide decks.
• Build RAG pipelines end-to-end: chunking strategies, vector store configuration (Pinecone, pgvector, Weaviate), retrieval tuning, and response evaluation.
• Instrument LLM-powered applications with observability tooling (LangSmith, Braintrust, Arize) so clients can see exactly what their agents are doing in production.
• Participate actively in daily client stand-ups and technical reviews, communicating clearly about progress, blockers, and trade-offs with both engineers and business stakeholders.
• Rapidly iterate on prototypes based on user feedback — from zero to demo in 24–48 hours is the expectation, not the exception.
• Document deployment architectures, prompt engineering decisions, and integration patterns so knowledge persists after you rotate off an engagement.
• Contribute reusable agent templates and accelerators to Cognizant's internal AI toolkit between engagements.
Technical Foundation
• Strong Python; basic TypeScript / JavaScript
• REST API design and integration
• Git, CI/CD basics, containerisation (Docker)
• SQL and at least one cloud platform (AWS / Azure / GCP)
• Hands-on LLM experience (OpenAI, Anthropic, Gemini APIs)
GenAI / Agentic AI Requirements
• Has built at least one end-to-end RAG or agent application — personal projects count as strongly as work experience
• Understands prompt engineering, few-shot design, and chain-of-thought prompting
• Familiar with agentic orchestration concepts: tool use, memory, planning loops
• Knows how to evaluate LLM output quality — even informal logging or manual review frameworks
What Makes You Stand Out
• You have shipped something real with AI — a GitHub repo, a side project, a hackathon win — not just certificates
• You are comfortable being wrong in front of a client and pivoting immediately
You ask 'what does done look like?' before writing a single line of code
Über Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) i ist ein Technologiedienstleister und Entwickler von KI-Lösungen. Wir schlagen die Brücke zwischen KI-Investitionen und echtem unternehmerischem Mehrwert, indem wir ganzheitliche Full-Stack-KI-Lösungen für unsere Kunden entwickeln. Mit unserer fundierten Branchen-, Prozess- und Engineering-Expertise integrieren wir die spezifischen Anforderungen von Unternehmen passgenau in Technologiesysteme. So entfalten wir das menschliche Potenzial, erzielen greifbare Ergebnisse und sichern globalen Unternehmen in einer sich rasant wandelnden Welt den entscheidenden Vorsprung. Erfahren Sie mehr unter cognizant.ai oder @cognizant.
Zusätzliche Informationen zur Beschäftigung
Die Vergütungsinformationen sind zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieser Stellenausschreibung korrekt. Cognizant behält sich das Recht vor, diese Informationen jederzeit unter Beachtung der geltenden gesetzlichen Bestimmungen zu ändern.
Bewerberinnen und Bewerber können verpflichtet sein, an Vorstellungsgesprächen persönlich oder per Videokonferenz teilzunehmen. Darüber hinaus kann es erforderlich sein, bei jedem Gespräch einen gültigen staatlichen Lichtbildausweis vorzulegen.
Cognizant ist ein Arbeitgeber mit Chancengleichheit. Ihre Bewerbung und Kandidatur werden nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Geschlecht, Religion, Glaubensbekenntnis, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität, nationaler Herkunft, Behinderung, genetischen Informationen, Schwangerschaft, Veteranenstatus oder sonstiger durch bundes‑, landes‑ oder kommunalrechtliche Vorschriften geschützter Merkmale berücksichtigt oder abgelehnt.
