Forward Deployment Engineer (Sênior)

Forward Deployment Engineer (Sênior) Sênior | Remoto + Viagens | Tempo Integral | AI / Data Engineering | Enterprise

Sobre a Posição

O Forward Deployment Engineer (FDE) é o elo entre o produto e o cliente enterprise. Você será responsável por implantar, customizar e garantir o sucesso das soluções de agentes de IA da empresa — plataformas que substituem operações de BPO em suporte, vendas e cobrança — diretamente nos ambientes dos clientes. A posição combina profundidade técnica com presença consultiva: você entende o problema de negócio do cliente, traduz em arquitetura de dados e agentes, implementa e mantém a solução rodando. É um papel de alto impacto em um produto early-stage, com exposição direta ao C-level dos clientes e à liderança da empresa.

Responsabilidades

Implantação & Customização

• Liderar o onboarding técnico de clientes enterprise, desde discovery até go-live

• Desenhar e implementar pipelines de dados (arquitetura medalhão: Bronze → Silver → Gold) adaptados ao ambiente e ao caso de uso de cada cliente

• Configurar, customizar e integrar os agentes de IA da Khal às stacks dos clientes (ERPs, CRMs, canais de atendimento, WhatsApp Business API, etc.)

• Escrever código Python limpo, versionado e documentado para automações e transformações Operação & Sustentação

• Monitorar a saúde dos pipelines e agentes em produção; identificar, alertar e corrigir falhas de forma autônoma

• Construir mecanismos de auto-correção e observabilidade (logs, alertas, dashboards de pipeline health)

• Garantir que a camada Gold se atualize automaticamente conforme novos dados chegam na fonte

• Realizar manutenção evolutiva das soluções implantadas, incorporando novos requisitos do cliente Relacionamento com Clientes

• Atuar como ponto focal técnico nos clientes, com interlocução frequente com times de TI, dados e operações

• Traduzir necessidades de negócio em requisitos técnicos e vice-versa, com clareza e sem jargão desnecessário

• Conduzir reuniões de alinhamento, demos e treinamentos; apresentar resultados para stakeholders sêniores quando necessário

• Viagens periódicas a clientes para atividades de implantação presencial, workshops e QBRs Contribuição Interna

• FDE • oportunidades) • do roadmap

• Documentar padrões de implementação, runbooks e playbooks para escalar a operação de

• Alimentar o produto com feedback estruturado dos clientes (bugs, gaps de funcionalidade, 

• Colaborar com o time de produto e engenharia no refinamento de features e na priorização

Requisitos

Hard Skills 

• Python sênior: pandas, PySpark ou equivalente;

• código de produção, não scripts exploratórios

• Engenharia de dados: design de pipelines, arquitetura medalhão, transformação e qualidade de dados

• Agentes de IA: experiência prática construindo ou operando LLM agents (LangChain, CrewAI, AutoGen ou similares)

• SQL avançado e familiaridade com pelo menos uma plataforma de dados em nuvem (Databricks, BigQuery, Snowflake, Redshift)

• APIs e integrações: REST, webhooks, autenticação (OAuth, API keys);

• experiência com WhatsApp Business API é diferencial Git e práticas de engenharia: versionamento, revisão de código, CI/CD básico

Soft Skills & Perfil

• Excelente comunicação: capaz de conversar com um DBA e com um VP de Operações na mesma reunião

• Jogo de cintura político: sabe navegar estruturas enterprise, gerenciar expectativas e construir confiança sem perder objetividade

• Ownership e autonomia: não espera handholding; vai atrás do problema, propõe solução e executa

• Adaptabilidade: confortável com ambiguidade, mudança de prioridade e velocidade de startup

• Trabalho em equipe: colabora bem com produto, engenharia e CS;

• não é ego-driven 

• Orientação a dados: toma decisões e apresenta resultados com evidências, não intuição

Experiência

• 5+ anos de experiência técnica em engenharia de dados, engenharia de software ou áreas correlatas

• Histórico comprovado de entregas em ambientes enterprise (não apenas projetos internos)

• Experiência prévia em papéis de interface com cliente (pre-sales engineer, solutions architect, customer engineer ou equivalente) é altamente valorizada

Diferenciais

• Experiência com Databricks (Unity Catalog, Jobs, DLT)

• Conhecimento de NLP aplicado: análise de sentimento, extração de entidades, classificação de texto em português

• Background em BPO, contact center ou automação de atendimento — entender o problema do cliente pelo lado operacional

• Experiência com plataformas de mensageria (WhatsApp Business, Twilio, Zendesk, Intercom)

• Inglês fluente para atendimento a clientes ou parceiros internacionais

Como Avaliamos

O processo inclui um teste técnico que simula o dia a dia da posição. O candidato receberá um dataset de conversas transacionais de WhatsApp (~15k registros) e deverá construir um agente Python que cria e gerencia um pipeline de transformação em 3 camadas (Bronze → Silver → Gold) de forma autônoma — incluindo auto-correção em caso de falha e atualização automática da camada analítica.

Avaliamos tanto a qualidade da engenharia quanto a criatividade analítica: que insights o candidato extrai dos dados? Como segmenta e classifica os leads? O pipeline é infraestrutura persistente ou análise pontual? 

O que avaliar 

Engenharia de dados 35%

Pipeline robusto, camadas claras, código limpo Capacidade agêntica 30%

Autonomia, auto-correção, pipeline vivo Criatividade analítica 20%

Qualidade e originalidade dos insights Gold Qualidade de código 15%

Estrutura, documentação, boas práticas 

O Que Oferecemos

Modelo de trabalho Remoto com viagens periódicas a clientes (frequency variável por projeto)

Contrato PJ — a definir conforme perfil

Impacto

Posição estratégica em produto early-stage com tração real em clientes enterprise

Ambiente

Time enxuto, alta autonomia, decisões rápidas e exposição direta à liderança