Forward Deployed Engineer PL (FDE)
Será que seu currículo passa pelo filtro desta vaga?
Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Forward Deployed Engineer PL (FDE) — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Descrição da vaga
FDE, PROFISSIONAL DO AGORA!
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:
- 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.
Modelo de trabalho
Alocado no cliente, com contrato mensal e meta de resultado. Parte relevante do tempo junto da área de negócio, presencial ou remoto.