Forward Deployed Engineer PL

FDE, PROFISSIONAL DO AGORA

Scopra di più su questo ruolo leggendo le informazioni qui sotto, quindi invii la sua candidatura per essere preso/a in considerazione.
Missão

Transformar uma pergunta da liderança do cliente em uma solução de dados e IA que roda em produção, é usada no dia a dia e gera um ganho que o próprio cliente declara. Como Pleno, você é dono do caso de uso, da pergunta ao ROI medido, e conduz esse caminho com autonomia.

O que você resolve

A IA para no piloto porque ninguém é dono do caminho até a produção: o dado está espalhado, a métrica significa coisas diferentes em cada área e a adoção fica sem responsável. Você fecha essa distância, embarcado na área de negócio do cliente, sobre a plataforma de dados que ele já tem.

O que você entrega

• 
  
• Discovery conduzido de forma autônoma: mapa das perguntas reais da área usuária e do número que ela quer mover, com baseline medido antes de construir.
  
• Camada semântica e métricas acordadas entre as áreas, negociando as definições com os donos de cada área.
  
• Agentes de dados configurados e colocados em produção nas plataformas parceiras: Databricks (Genie, Agent Bricks), Microsoft Fabric (Data Agent, Copilot Studio), Snowflake Cortex, Claude ou Amazon Bedrock.
  
• Integrações leves quando a configuração não basta: Python, APIs e MCP.
  
• Conjunto de avaliação do agente, taxa de acerto e monitoramento contínuo, com ciclos de melhoria a partir dos erros observados.
  
• Governança aplicada: permissões, segurança por linha e coluna, origem rastreável e LGPD.
  
• Rollout, treinamento do time do cliente e painel de adoção.
  
• Medição mensal do ganho contra o baseline, declarada pelo cliente.
  
• Padrões reutilizáveis registrados para virar acelerador.
  
• Apoio técnico a FDEs em formação: revisão de entregas e atuação como padrinho em módulos da trilha.
  

Requisitos obrigatórios

• 
  
• 2 anos ou mais em dados ou IA (engenharia de dados, analytics engineering, BI ou ciência de dados).
  
• SQL avançado e modelagem dimensional ou semântica.
  
• Python sólido para integrações, automações e testes.
  
• Experiência prática com pelo menos uma plataforma parceira: Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake ou AWS.
  
• Ter colocado em produção ao menos uma solução usada por usuários de negócio no dia a dia, com participação direta na entrega.
  
• Conduzir conversa com área de negócio e liderança de forma autônoma: perguntar, discordar, negociar definições e apresentar resultado.
  
• Experiência prática com RAG, engenharia de prompts, avaliação de LLM e governança de dados, tendo aplicado esses conceitos em solução real (não apenas conhecimento teórico).
  

Diferenciais

• 
  
• Certificação Databricks, Microsoft, Snowflake ou AWS.
  
• Experiência com MCP, orquestração de agentes ou Claude Code.
  
• Agente de dados ou LLM em produção com eval estruturado.
  
• Vivência em um setor (serviços financeiros, agro, varejo).
  
• Experiência em consultoria ou em função técnica voltada a cliente.
  
• Experiência prévia orientando profissionais mais juniores.
  

Núcleo e ênfase

Todo FDE tem o núcleo comum: negócio do caso de uso, SQL e camada semântica, agente em plataforma parceira, produção, adoção e medição de ROI. O Pleno já atua no núcleo completo e aprofunda uma ênfase:

• 
  
• Dados: pipelines, modelagem, governança profunda.
  
• IA: Python, MCP, evals, integração em software.
  

O que não é responsabilidade do FDE

• 
  
• Pipelines de ingestão complexos e migração de legado: engenheiro de dados do pod.
  
• Integrações pesadas, tools e harness complexos: AI Engineer.
  
• Modelos de machine learning: cientista de dados.
  
• Vender e priorizar o portfólio da conta: SA e AE.
  

Como você é medido

Solução em produção, tempo até o primeiro ganho, adoção (quem deveria usar, usa), acerto do agente, ROI declarado pelo cliente contra o baseline e reuso de padrões e aceleradores. Não por horas, linhas de código ou entregas.

Desenvolvimento e crescimento

O Pleno entra com experiência prática e passa por um onboarding no método Dataside (30-60-90 dias), com foco em:

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• Método Dataside e conduta de campo.
  
• Camada semântica e governança.
  
• Agentes nas plataformas parceiras e evals.
  
• Integração, produção e adoção.
  

O primeiro caso é acompanhado por um padrinho, e a partir do segundo o Pleno conduz sozinho. A progressão para Sênior se dá por evidência: múltiplos casos em produção com ROI declarado, aceleradores adotados por outros times e mentoria de FDEs em formação.

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