Forward Deployment Engineer

🕒 Setembro 3

🇮🇳 Índia – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟡 Pleno

🟠 Sênior

⛑ DevOps & Engenheiro de Confiabilidade do Site (SRE)

👻 Score fantasma 18%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.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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Xenon Seven

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11 - 50 funcionários

💼 Consultoria

🏥 Saúde

🏭 Manufatura

Consulting • Healthcare • Manufacturing

Xenon Seven é uma empresa especializada em soluções de IA e dados para diversos setores, incluindo saúde, serviços financeiros, varejo de consumo, alta tecnologia (high-tech), automotivo e utilities de energia. Com expertise em IA generativa, sistemas de apoio à decisão, análise preditiva, visão computacional, robótica e mecatrônica, a empresa apoia negócios em prontidão para IA, exploração, transformação e escalabilidade. A Xenon Seven trabalha com uma rede de tecnólogos e especialistas em IA de mais de 20 instituições, com foco em resolver problemas complexos e garantir transições de IA seguras e contínuas para as empresas. Seus serviços visam otimizar a infraestrutura e o desempenho de IA, mantendo rigorosos padrões de segurança.

Descrição

• Own the full lifecycle of AI solutions for Finance business units, from discovery with CFO stakeholders through production deployment, user adoption, and ROI measurement • Rapidly prototype vertical applications using Streamlit, Databricks Apps, FastAPI/Flask, or lightweight React interfaces within 1–2 weeks to gather real user feedback • Handle last-mile execution, including edge cases, data quirks, business rule exceptions, and user training • Build production-grade vertical AI tools leveraging Snowflake Cortex or Databricks Genie • Construct robust RAG pipelines with advanced chunking, vector databases, retrieval evaluation, grounding, and citation • Implement LLM orchestration frameworks and rigorous prompt engineering with hallucination and accuracy evaluation • Deploy applications in regulated enterprise environments while adhering to RBAC, data residency, audit, and SOX/GxP compliance constraints • Connect solutions to governed datasets, semantic models, and enterprise platforms such as SAP, Workday, Coupa, and ERP systems via secure REST APIs • Instrument deployed applications with usage metrics, telemetry, and business outcome tracking • Work directly with senior Finance leadership to translate ambiguous operational friction into technical roadmaps • Extract reusable code components, prompt templates, evaluation harnesses, and retrieval patterns into shared enterprise assets

🎯 Requisitos

• 5+ years of hands-on software development and full-stack AI application deployment • Strong bias for action; comfortable shipping rough prototypes in Week 1 over polished spec documents in Week 4 • Proven ability to navigate vague business problems without predefined specifications • Outstanding ability to interface directly with senior business leaders without requiring intermediary Business Analysts • Proficiency in Python, FastAPI/Flask, SQL, and UI frameworks (Streamlit, Databricks Apps, React) • Direct hands-on experience with Snowflake Cortex OR Databricks Genie • Production experience with LangChain, LangGraph, LlamaIndex, vector search engines, and prompt evaluation harnesses • Deep working knowledge of cloud platforms (Azure preferred, AWS/GCP acceptable), modern Git workflows, CI/CD, and basic MLOps awareness (observability, versioning via LangSmith, Datadog, etc.) • Solid foundational understanding of Finance business processes (FP&A, order-to-cash, procure-to-pay, record-to-report, close cycles) and financial metrics (OPEX, EBITDA, gross margin, working capital) • Prior FDE, Solutions Engineer, or Field Engineer experience at high-growth AI/Data companies is a nice-to-have • Industry background in Life Sciences, Pharma, Healthcare, or CPG enterprise Finance is a nice-to-have • Experience with enterprise Finance software (SAP S/4HANA, Veeva, Workday Adaptive, Oracle Financials) is a nice-to-have • Certifications such as Snowflake Cortex, Databricks Certified, or Azure AI Engineer Associate (AI-102) are nice-to-haves