Forward Deployed Engineer

Engenharia · Remoto · Brasil

A climbee está contratando um Forward Deployed Engineer para colocar IA em produção dentro dos nossos clientes. Você vai trabalhar no ambiente deles: entender como a operação funciona, conectar os sistemas, organizar os dados e entregar um agente ou workflow que roda todo dia e gera resultado que o cliente consegue medir.

Se você já levou um sistema com modelos generativos até usuários reais, viu o que quebra em produção e aprendeu com isso, queremos conversar.

Sobre a climbee

Inteligência que move negócios. A climbee combina conhecimento de negócio, tecnologia e execução para transformar mudança em capacidade que opera. Trabalhamos com empresas de grande porte na América Latina em engajamentos que começam pela alavanca de negócio e terminam em sistema rodando.

Escolhemos alguns domínios de negócio e construímos neles os nossos Operating Systems. Um Operating System abstrai os sistemas e as integrações daquele domínio e cria uma interface única onde pessoas e agentes colaboram para operar os processos-chave da companhia: vendas, crédito, supply, backoffice e outros.

O papel

A maior parte do trabalho de IA em empresa grande é integração e dados: ERP legado, API mal documentada, planilha que virou sistema, dado que precisa de limpeza antes de servir para alguma coisa. O modelo costuma ser a parte mais simples. O FDE é quem faz o resto funcionar e leva o sistema até a operação do cliente.

Você é a referência técnica do engajamento, do primeiro mapeamento ao sistema estável em produção, com autonomia para decidir arquitetura, ferramenta e sequência. Trabalha em dupla com quem lidera a frente de negócio. Por trás, o time da climbee: plataforma, dados, segurança e os engenheiros dos outros engajamentos.

É um papel de construção. Você escreve o código, decide a arquitetura e responde pelo que está rodando. Proposta, slide e gestão de conta ficam com outras pessoas do time, e você conta com elas.

O que você vai fazer

Entrar no cliente e, em ciclos rápidos, mapear o processo com quem executa e transformar a dor em caso de uso com métrica de sucesso clara.
Entender o inventário técnico: sistemas, APIs, bases, fluxos de dados, identidade e permissões. Dizer cedo o que é viável e onde vai travar.
Construir as integrações necessárias com sistemas de registro (ERP, CRM, core bancário, sistemas de saúde ou o que o cliente tiver, incluindo os casos sem API).
Montar os pipelines de dados que alimentam o agente: ingestão, limpeza, modelagem, qualidade e governança.
Desenhar e codar agentes e workflows com modelos generativos: tool use, RAG, orquestração, guardrails e humano no loop onde o risco pede.
Levar para produção e manter de pé: deploy, observabilidade, evals contínuos, custo por transação, latência e incidentes.
Validar hipóteses rápido com dado real, medir contra baseline e decidir o que escala.
Automatizar o que repete: scripts, agentes e ferramentas internas que deixam você e o time mais rápidos.
Explicar o que construiu para o analista que usa, para o gerente que acompanha e para o executivo que decide.

O que precisamos de você

Não esperamos nota máxima em todos os tópicos, mas precisamos ver cada um deles na sua trajetória profissional.

IA em produção. Pelo menos uma solução com modelos generativos que você construiu e que outras pessoas usaram por semanas, com alguma métrica acompanhando. Vale ferramenta interna, agente rodando na sua empresa ou projeto próprio com usuários; não precisa ser produto de escala. Conte o que aprendeu quando saiu do protótipo: o que quebrou, o que mudou. Protótipos e hackathons contam como experiência, mas não substituem isso.
Integração de sistemas corporativos. Já conectou sistemas legados e de mercado (SAP, Totvs, Salesforce, Oracle ou equivalentes) via API, mensageria, banco ou arquivo, e lidou com autenticação, paginação, rate limit, retry, idempotência e dado que muda de formato sem aviso.
Engenharia de dados. SQL avançado, modelagem, pipelines em produção, qualidade e linhagem de dado. Você sabe que o problema do agente quase sempre começa no dado.
Engenharia de software. Python fluente (TypeScript é bônus), testes, versionamento, CI/CD, containers e cloud (AWS, Azure ou GCP). Código que outro engenheiro consegue manter.
Avaliação e operação de sistemas com modelos generativos. Evals, observabilidade, controle de alucinação, guardrails, gestão de prompt e de custo. Você mede a qualidade do sistema com método, não com impressão.
Jeito de trabalhar nativo em IA. Você usa agentes de código e modelos todo dia para escrever, depurar, explorar arquitetura e analisar dado, e sabe onde eles erram. Acompanha o que muda nos modelos e incorpora no que constrói.
Campo, negócio e comunicação. Já atuou dentro de cliente ou de área de negócio, conversou com usuário e gestor e negociou escopo. Escreve curto e estruturado: um memo seu leva à decisão. Vê o padrão por trás do caso: o que num cliente é solução, você reconhece como produto. Português fluente e inglês para ler, escrever e conversar. Disposição para estar no cliente quando isso muda o resultado: workshop, go-live, sala de executivo.

O que pesa a favor

Já foi FDE, solutions engineer ou founder técnico de produto B2B, com histórico de transformar solução de cliente em produto.
Construiu componentes reutilizáveis a partir de vários clientes: conectores, frameworks de eval, templates de agente.
Entregou em setor regulado ou complexo: financeiro, saúde, seguros, infraestrutura, varejo, agro, entre outros.
Tem projetos públicos, artigos ou palestras sobre IA aplicada que mostram como pensa.
Entende de negócio o bastante para traduzir o que entrega em reais, horas ou risco.
Instrumenta o próprio trabalho: ferramentas, scripts e agentes internos que deixam o time mais rápido.
Gosta de ensinar: já deu talks internos, escreveu sobre o que aprendeu ou formou gente no time.

Formato e o que oferecemos

Remoto, com base no Brasil e presença no cliente quando isso muda o resultado (workshop, go-live, reunião com executivos); estimativa de 10% a 30% do tempo em viagem, combinada com antecedência.
Autonomia sobre arquitetura e ferramenta, e acesso aos modelos e às ferramentas de IA mais recentes sem burocracia.
Problemas reais em operações de grande porte na América Latina, com acesso direto a quem decide no cliente.
Um time que você consulta: engenheiros dos outros engajamentos, plataforma, dados e segurança.
Contato direto com os fundadores e voz nas decisões de produto.

Para todas as pessoas

A climbee contrata pelo que a pessoa construiu e pelo que pode construir aqui. Avaliamos todas as candidaturas pelos mesmos critérios, sem distinção de gênero, raça, idade, orientação sexual, deficiência, origem ou formação. Se você atende à maior parte do que está aqui e tem dúvida sobre o resto, candidate-se.

Como se candidatar

Envie CV ou LinkedIn e um parágrafo sobre o sistema de IA em produção do qual você mais se orgulha: o que fazia, quem usava, o que mediu. Links para código, artigos ou palestras são bem-vindos. Respondemos a todas as candidaturas.