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
Over Cognizant
Cognizant (NASDAQ: CTSH) is een bouwer van AI-oplossingen en een leverancier van technologiediensten. Wij slaan de brug tussen AI-investeringen en ondernemingswaarde door het bouwen van full-stack AI-oplossingen voor onze klanten. Onze diepgaande kennis van sectoren, processen en engineering stelt ons in staat om de unieke context van een organisatie te verankeren in technologische systemen. Deze systemen versterken het menselijk potentieel, realiseren tastbare resultaten en geven wereldwijde ondernemingen een voorsprong in een snel veranderende wereld. Ontdek hoe op cognizant.ai of @cognizant.
Aanvullende arbeidsinformatie
De informatie over de beloning is correct op de datum van deze vacature. Cognizant behoudt zich het recht voor om deze informatie op elk moment te wijzigen, met inachtneming van de toepasselijke wetgeving.
Van sollicitanten kan worden verwacht dat zij gesprekken bijwonen, persoonlijk of via een videogesprek. Daarnaast kan van kandidaten worden gevraagd om tijdens elk gesprek een geldig, door de overheid uitgegeven identiteitsbewijs (zoals een identiteitskaart of paspoort) te tonen.
Cognizant is een werkgever die gelijke kansen biedt. Je sollicitatie en kandidatuur worden niet beoordeeld op basis van ras, huidskleur, geslacht, religie, levensovertuiging, seksuele geaardheid, genderidentiteit, nationale afkomst, handicap, genetische informatie, zwangerschap, veteranenstatus of enige andere eigenschap die wordt beschermd door federale, regionale of lokale wetgeving.
