Senior Forward Deployed Engineer, Gemini Enterprise Platform

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 12

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

👷🏻‍♀️ Engenheiro

👻 Score fantasma 20%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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AuxoAI

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51 - 200 funcionários

Fundada em 2022

🤖 Inteligência Artificial

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

A AuxoAI é uma empresa de IA focada em grandes empresas, que desenvolve soluções de plataforma e produtos de IA para go-to-market, aceleração de vendas, simulação de mercado e modernização de dados. Seu portfólio inclui o AI Core (plataforma), o Echo, para simulação e inteligência de mercado, o Kimavi, para aceleração de vendas, o Damia e suites de soluções como o DataNext, para modernização de dados, o AINext, para desenvolvimento de soluções de IA sob medida, e o MarketNext, para aceleração de GTM. Com sede na região da Baía de São Francisco e escritórios na Índia, a AuxoAI atende clientes corporativos com produtos de IA no modelo SaaS e serviços profissionais.

Descrição

• Build agents ground-up in ADK and by forking and hardening Agent Garden templates, defining instructions, model selection, tools, orchestration, grounding and memory • Select and bind models per agent or per step for cost and latency; implement structured output, thinking-level and safety configuration • Run evaluation and simulation before ship using trajectory and response metrics and synthetic-user simulation; act on Agent Optimizer findings • Build MCP servers to expose client systems and data as agent tools; integrate third-party MCP servers; wire OpenAPI and Google Cloud toolsets • Implement multi-agent (A2A) hand-offs where required • Build context-graph foundations on BigQuery graph and/or Spanner Graph, plus retrieval and grounding paths using Vertex AI, Vector Search, Embeddings and RAG • Build and operate supporting data stacks including BigQuery models, Dataform pipelines, Dataproc jobs and Pub/Sub streams, with cataloguing, lineage and classification in Dataplex Universal Catalog / Knowledge Catalog • Deploy agents to Agent Engine, Cloud Run or GKE via the Agents CLI and infrastructure-as-code • Instrument observability with Cloud Trace / OpenTelemetry and apply governance using Model Armor, Semantic Governance and Agent Identity • Publish agents into the client's Gemini Enterprise app catalog and configure Google Workspace integration • Pair with client engineers and leave them able to maintain and extend the delivered solution • Provide pre-sales support through proofs of concept, demos and effort inputs

🎯 Requisitos

• Master's or Bachelor's degree in Computer Science, Engineering or a related field, or equivalent practical experience • 6+ years building and shipping production software or data / ML systems, with strong Python • Hands-on experience building LLM agents with a code-first framework (ADK preferred; LangGraph, CrewAI, LlamaIndex or Amazon Bedrock Agents accepted), including tools, retrieval grounding and evaluation • Strong BigQuery and SQL, and hands-on experience with at least one graph store (Spanner Graph, BigQuery graph, Neo4j or equivalent) • Built at least one data pipeline in production (Dataform, Dataproc / Spark, dbt or equivalent) and worked with a streaming / eventing system (Pub/Sub or equivalent) • Deployed services to a managed or container runtime (Cloud Run, GKE, Kubernetes or equivalent) with infrastructure-as-code (Terraform) • Client-facing or embedded delivery experience; able to pair with a client's engineers and hand over cleanly • Google Cloud Professional certification (Data Engineer, Machine Learning Engineer, or Cloud Developer) (preferred) • Hands-on with the Gemini Enterprise Agent Platform — ADK, Agent Garden, Model Garden, Agent Engine, Agent Studio, Agents CLI (preferred) • Built or operated MCP servers, and integrated third-party MCP servers into an agent (preferred) • Built a retrieval / grounding layer over a knowledge or context graph (preferred) • Experience with Gemini Enterprise app publishing and Google Workspace integration (preferred) • Experience with agent evaluation and observability at production scale (autoraters, trajectory metrics, Cloud Trace) (preferred)

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