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
Acerca de Cognizant
Cognizant (Nasdaq: CTSH) es un creador de soluciones de IA y proveedor de servicios tecnológicos que conecta la inversión en IA con el valor empresarial mediante el desarrollo de soluciones de IA full‑stack para sus clientes. Su profundo conocimiento de la industria, junto con su experiencia en procesos e ingeniería, permite incorporar el contexto único de cada organización en sistemas tecnológicos que amplifican el potencial humano, generan resultados tangibles y mantienen a las empresas a la vanguardia en un entorno en constante cambio. Más información en cognizant.ai o @cognizant.
Información adicional sobre el empleo
La información sobre la compensación es exacta en la fecha de publicación de este anuncio. Cognizant se reserva el derecho de modificar esta información en cualquier momento, de conformidad con la legislación aplicable.
Es posible que se solicite a los solicitantes que asistan a entrevistas de forma presencial o mediante videoconferencia. Asimismo, durante cada entrevista, los candidatos podrán estar obligados a presentar un documento de identidad válido emitido por el estado o por el gobierno.
Cognizant es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Su solicitud y candidatura no se evaluarán en función de la raza, el color, el sexo, la religión, el credo, la orientación sexual, la identidad de género, el origen nacional, la discapacidad, la información genética, el embarazo, la condición de veterano ni cualquier otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales.
