Forward Deployed Engineer
Archetype: Owner · Problem solver · Client partner
Role Summary
You own an engagement end-to-end. You diagnose messy real-world problems, architect multi-agent solutions, build them in production, and leave clients materially better off — with a running system, not a proof of concept. The pod looks to you to set the technical direction and hold the client relationship.
What You Will Do
• Lead small FDE pods (typically 2–3 engineers) embedded with a client for 8–16 week sprints, owning technical delivery from discovery through production launch.
• Translate ambiguous business objectives into concrete agentic AI architectures — defining agent roles, tool interfaces, orchestration patterns, memory strategies, and human-in-the-loop checkpoints.
• Design and implement multi-agent systems for complex enterprise workflows: document intelligence, process automation, decisioning pipelines, and AI-assisted knowledge work.
• Conduct rigorous evaluation: design eval suites, run red-teaming exercises, set acceptance criteria, and present evidence-based quality assessments to client engineering leads and executives.
• Navigate client-side security, IAM, data residency, and compliance constraints to deploy AI in regulated environments (BFSI, healthcare, manufacturing).
• Build trust with senior client stakeholders — running architecture reviews, leading technical workshops, and communicating trade-offs in plain business language.
• Feed deployment patterns and reusable components back into Cognizant's AI Market Unit asset library, accelerating future engagements.
• Mentor Jr. FDEs, pair on hard technical problems, and raise the floor of the whole pod.
Technical Depth Required
• Production-grade Python; TypeScript / JavaScript for full-stack agent UIs
• Agentic frameworks: LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, or equivalent
• Cloud-native deployment: Kubernetes, serverless, managed AI services
• Data engineering fundamentals: ETL, streaming (Kafka / Kinesis), vector and relational databases
• AI observability, guardrails, and safety tooling
Client & Delivery Requirements
• Has owned at least one GenAI deployment from prototype to production in a real client or employer environment
• Comfortable presenting architecture decisions to VP-level technical and business stakeholders
• Experience running iterative delivery (sprint planning, retrospectives, change management basics)
• Domain knowledge in at least one of: BFSI, healthcare, supply chain, retail, or manufacturing
What Makes You Stand Out
• You have rescued a stalled AI project — diagnosed why demos worked but production didn't, and fixed it
• You can tell a client 'that's the wrong use case' and redirect them to something that will actually deliver ROI
You treat evals as engineering, not an afterthought
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.







