Forward Deployed Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер, который работает напрямую со стратегическими клиентами: проектирует и внедряет интеграции с платформой CloudFactory, переводит AI-пилоты в надёжные production-решения и выступает техническим советником для enterprise-команд.

Задачи

• Проектировать и реализовывать интеграции между системами клиентов и платформой CloudFactory
• Архитектурировать масштабируемые agentic AI и human-in-the-loop workflow
• Определять процессы ingestion, трансформации данных и feedback-циклы
• Оценивать узкие места систем: latency, качество, пропускную способность
• Переводить proof-of-concept AI-систем в масштабируемые production-процессы
• Выявлять операционные риски до деплоя
• Работать с Delivery-командами для проверки реализуемости решений
• Повышать надёжность и снижать объём ручного вмешательства
• Разрабатывать API, коннекторы, скрипты автоматизации и data pipelines
• Отлаживать проблемы интеграций в окружениях клиентов
• Участвовать в улучшении внутренней платформы
• Собирать повторяющиеся паттерны из внедрений у клиентов
• Отличать кастомные решения от переиспользуемых фич
• Влиять на приоритеты roadmap на основе данных с поля
• Проводить технические discovery-сессии
• Поддерживать pre-sales валидацию
• Выступать доверенным советником для enterprise-инженерных команд

Требования

• 2+ года опыта в software engineering
• Уверенное владение Python и Go
• Опыт работы с Claude и релевантными AI-инструментами
• Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS/GCP/Azure)
• Опыт создания API и работы с распределёнными системами
• Опыт проектирования data pipelines или ML-инфраструктуры
• Умение оценивать производительность end-to-end workflow
• Понимание жизненного цикла AI/ML (training → inference → evaluation → feedback)
• Способность отличать масштабируемые фичи от кастомных запросов
• Сильные навыки приоритизации
• Умение общаться с C-level и глубоко техническими стейкхолдерами
• Опыт проведения технических воркшопов
• Способность превращать неопределённость в архитектуру

Условия

• Предпочтительные локации: Reading area (UK) и Берлин (Германия)
• Релокационная поддержка для подходящих кандидатов
• Возможны частые командировки к клиентам
• Гибридный формат работы

Навыки

• Python
• Go
• Claude
• AWS
• GCP
• Azure
• API
• distributed systems
• data pipelines
• ML infrastructure
• AI/ML lifecycle
• agentic AI
• human-in-the-loop