Forward Deployed Engineer

О позиции

Мы ищем Forward Deployed Engineer — технического мультипликатора силы, который погрузится в команды Revenue Technology & Solutions и Professional Services, чтобы превратить рутинную техническую работу в масштабируемые инструменты, автоматизацию и ИИ-ориентированные рабочие процессы. Вы будете создавать устойчивые решения от обнаружения потребностей до внедрения и поддержки, определять стандарты повторяемой автоматизации и продвигать практическое понимание и применение искусственного интеллекта across команд. Это роль для специалиста, который любит превращать ручные задачи в эффективные системные решения и хочет работать в распределённой команде с фокусом на благополучие и баланс работы и жизни.

Чем заниматься

• Вести решения端到端: от discovery и прототипирования через implementation, deployment, documentation, adoption до ongoing maintenance
• Устанавливать паттерны и стандарты для повторяемой автоматизации, снижая количество разовых скриптов и обеспечивая supportable, secure и maintainable решения
• Мониторить и troubleshoot production automations и integrations, addressing failures и improving reliability, observability и error handling со временем
• Оценивать новые технологии и AI capabilities через practical prototyping, recommending когда их стоит adopt, standardize или avoid
• Embed с RevTech и Professional Services командами для gathering technical requirements напрямую от stakeholders и users, translate ambiguous workflows в clear technical solutions и implementation plans
• Investigate complex or recurring technical problems и design durable solutions которые address root causes rather than symptoms
• Build и maintain internal tools, admin utilities и platform automation которые turn recurring technical work в repeatable, scalable workflows across cloud, business systems и Skillable platforms
• Plan и execute bulk technical changes для major platform initiatives и new capabilities, collaborating с Solutions Consulting и Product & Technology, emphasizing repeatability, validation и risk reduction
• Partner с Solution Consulting и Professional Services на advanced lab automation и complex customer technical needs
• Curate и maintain reusable life cycle action, activity и scoring script templates в Skillable Studio Script Library
• Evolve shared AI tooling, skills, plugins и integrations across platforms включая Microsoft Copilot, ClickUp Brain и Anthropic Claude
• Help drive practical AI adoption через identifying use cases и building AI-enabled workflows и agents для discovery, handoffs, research, documentation и reporting
• Define, audit, и enforce AI usage guardrails & automation practices для RevTech teams
• Translate recurring operational и customer pain в actionable requirements для Product и Infrastructure
• Coordinate с Product, Professional Services, и groups such as AI Council для sharing field learnings, tooling, и roadmap context
• Operationalize solutions via documentation, training и clear ownership для drive adoption & maintainability
• Measure и report tooling impact, включая usage, adoption, и time и cost savings
• Spot emerging scale constraints early и propose solutions before они становятся operational bottlenecks

Что ждут

• Бакалавр в Computer Science, Software Engineering, Information Systems или related field, либо relevant professional experience
• 5+ лет relevant professional experience в automation engineering, DevOps, platform или infrastructure engineering, solutions engineering или internal tooling development
• Strong scripting в PowerShell и Python; Bash и JavaScript или TypeScript как бонус
• Experience designing и owning production-grade automation или internal tooling от concept through ongoing support
• Experience с CI/CD, automated testing, logging, monitoring и troubleshooting production automation
• Demonstrated ability prototype quickly при knowing когда solution нужно harden для broader или long-term use
• Experience automating against REST APIs и Azure, AWS или GCP; infrastructure as code (Bicep, Terraform или similar) preferred
• Virtualization и disk image experience (Hyper-V, ESXi или KVM; VHD/VHDX, VMDK и differencing disks) strongly preferred
• Hands-on experience building с generative AI (LLM APIs, agents, skills или MCP integrations), с sound judgment на quality, security и data handling
• Sound engineering practices (Git, testing, documentation, secure credential handling) и record of turning non-engineers' workflows в tools they adopt
• Familiarity с Skillable Studio, включая life cycle actions и scoring scripts, strongly preferred
• Proven ability communicate effectively orally и written к various audiences/levels включая leadership, internally и externally
• Demonstrated ability prioritize и manage workload и meet project deadlines
• Strong Microsoft suite experience, включая Teams или similar web conferencing и internal communication software
• Thorough understanding (или willingness learn expeditiously) бизнес operations и processes
• Adept при troubleshooting в fast-paced environments и implementing corrective actions swiftly

Будет плюсом

• Опыт работы с платформой и продуктами Skillable
• Знание виртуализации (Hyper-V, ESXi, KVM)
• Опыт работы в fully remote team
• Понимание бизнес-процессов и операций
• Предыдущий опыт продвижения AI в командах

Условия

• Удалённая работа 100% remote-first environment
• Work-life balance без commuting pressure
• Appreciation tool и regular shoutouts в Teams channels
• Wellbeing-focused culture
• Возможность работать с cutting-edge AI технологиями
• Командная атмосфера friendly и fun colleagues
• Интеграция вdistributed team по всему США

Навыки

• Python
• PowerShell
• Bash
• JavaScript
• TypeScript
• DevOps
• Terraform
• Bicep
• Microsoft Azure
• Amazon Web Services
• Google Cloud Platform
• REST API
• CI/CD
• Git
• Virtualization
• Hyper-V
• ESXi
• KVM
• Generative AI
• LLM API
• Infrastructure as Code
• Agile
• System Design
• Microservices
• Automation
• Testing
• Documentation
• Stakeholder Management

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте автоматизации, который вы создали с нуля до production-ready состояния. Какие вызовы возникли и как вы их решили?
2. Как вы оцениваете зрелость новой технологии (например, инструмента для генеративного ИИ) перед её внедрением в команду? На что обращаете внимание?
3. Опишите случай, когда вы переводили неочевидные требования бизнеса в техническое решение. Как вы ensured adoption среди конечных пользователей?
4. Какой подход вы используете для обеспечения надёжности, observability и error handling в production автоматизациях?
5. Как вы balance быстро прототипирование новых идей с необходимостью создать stable, поддерживаемое решение для долгосрочного использования?