FDEs: Engineers Who Bring AI Products Into Customer Workflows

我們在這篇文章會一探這些問題，來了解這個軟體業的新趨勢。 #### FDE 是什麼? 從字面上的意思來看，FDE 的 F (Forward) 是前線，也就是指這類工程師需要走到最前線客戶所在之處；而 D (Deployed) 則是部署，意即與前線不僅限於接觸，還要實際在前線執行任務。事實上，FD 這個詞是來自於軍事用語，在軍事上有 Forward Deployed Unit (直譯是前線部署單位)，也就是部署在前線執行任務的單位。 在軍事上，會有中央單位運籌帷幄，負責制定整體策略、生產各類軍事用品；與此同時，也有實際把策略落地、使用軍事用品達成任務的前線部署單位。在軟體工程的領域也有類似的區分，有研發單位 (R&D) 的同時，也有前線部署工程師把研發成果，帶到客戶所在的領域，做客製化的調整來協助客戶完成任務。 舉例來說，近期招募大批 FDE 的 OpenAI，核心的產品是研發單位做出來的 AI 模型，而 FDE 則是協助 OpenAI 的企業端客戶，實際導入 OpenAI 的模型，包含基於客戶的需求設計出最合適的解決方案，並且開發產品原型來證明該解決方案可行 (這樣客戶才願意買單)，最後則是在產品從原型過渡到生產環境的過程中，持續協助客戶解決所遇到的問題。 先前在一場訪談中 (連結)，OpenAI 的 FDE 團隊負責人 Colin Jarvis 分享到，當初在 ChatGPT 的 API 剛推出時，為了說服摩根士丹利 (Morgan Stanley) 銀行採用，OpenAI 的 FDE 團隊協助開發了一個客製化的解決方案，透過從大量文件中檢索資料，然後由 ChatGPT 的 API 協助彙整，進而分析出對個人資產顧問有幫助的洞見。 [...] ## 本期推薦 最近許多 AI 垃圾 PR 湧入各大開源專案，導致維護者要花很多時間關閉一些似是而非的 PR Vouch 開源專案。社群因此催生出 Vouch 這類開源工具(連結)，來做信用審核，藉此隔絕 AI 垃圾。關於這議題，我們也有寫中文相關討論 (連結) 前陣子 ChatGPT 推出專門的翻譯應用，在推出後被社群發現能輕易提示詞注入 (連結)，先前我們也寫過《開發 AI 產品時要注意的資訊安全問題》介紹提示詞注入( 連結) Anthropic 前陣子發了一篇《Demystifying evals f

FDE全称Forward Deployed Engineer，是AI当下最火的岗位之一。 AI 模型人人都能调用，真正稀缺的是把它做成可靠业务结果的人：FDE 负责补上 AI 落地的“最后一公里”，而这最后一公里不仅是处理幻觉、延迟、RAG、测试和 guardrail，更难的是理解业务、赢得客户信任，并对最终结果负责。 Jove 目前在温哥华的 AI 公司 Cresta 带领约 30 人的 FDE(Forward Deployed Engineer) 团队，预计扩展到 100 人。他曾在 Splunk、EMC 等企业软件公司担任工程师和管理者，也创业四五年开发实时数据管道和流式数据库。这些经历让他同时经历过大型工程组织、创业失败、企业客户合作和 AI Agent 的一线交付。 这期我们具体讨论：AI Agent FDE 与传统驻场工程师有什么区别，酒店、银行、航空公司、餐馆和牙医诊所怎样使用语音 AI，为什么技术落地背后的信任比技术本身更难，FDE 是否会随着模型进步而消失，以及 Cresta 如何招聘和面试 FDE。Jove 也解释了为什么创业者、founding engineer 和咨询背景的人更适合这个岗位，什么样的人能赢得客户信任，以及 FDE 模式在北美和国内面临的不同条件。 00:00 开场、嘉宾介绍与 FDE 岗位窗口 02:20 AI Agent FDE 到底是什么 06:50 创业者为什么适合做 FDE 09:30 FDE 如何把客户现场的问题带回产品 16:00 客服、酒店与餐馆怎样使用语音 AI 23:00 技术落地背后更难的信任问题 26:20 咖啡师类比：模型易得，做好很难 32:00 FDE 的人才画像、工作与面试 38:30 从掌握技能到为业务结果负责 39:30 FDE 在北美和国内的不同前景 在App Store搜索Superlinear [...] 码士教育-小森 6478 101 一红16年，干啥啥赚钱？｜屠龙博士创业的秘密！ 课代表立正 11.5万 413 FDE是破解企业AI ToB落地难的那把钥匙吗？年薪百万？FDE突然爆火!浅聊企业AI ToB落地该如何破局？ 所罗门同学 1513 12 （限时公开）什么样的人不会被AI取代？ 课代表立正 5091 1 FDE 在美国是一门生意,在中国只是一个头衔，

# AI 時代最搶手的工程師不是最會寫 code 的那個：從 Salesforce 內部看 FDE 的崛起 作者 Tien Hsiung ### Tien Hsiung Director, Customer Success at Salesforce 5.0| 12 reviews 完整導師頁面 過去這兩個季度，我近距離和 FDE 團隊及 FDE leadership 合作，看到一件事越來越清楚，那就是AI 時代最難的問題，已經不是怎麼 build agents。難的是怎麼讓 agents 在真實世界裡被信任、被採用、被放大。 這也是為什麼 Forward Deployed Engineer（FDE）這個職位，最近突然變得這麼搶手。 ## FDE 是什麼？這個職位為什麼現在這麼火？ FDE 這個 title 其實不是新的。Palantir 在 2011 年就開始用了。但 AI 浪潮把一群原本就存在、卻長期被低估的混血人才正式推到了聚光燈下。根據 Indeed 與 Financial Times 的分析，FDE 相關職缺在 2025 年 1 月到 9 月之間成長超過 800%。 很多公司現在急著找的，已經不是更強的技術執行者，而是那些能把 AI 帶進客戶現場、帶進真實流程、最後真的有 adoption 與 business outcome 的人。 ## 技術能力只是起點，business acumen 才是關鍵 很多人第一時間想到 FDE，會想到的是：會寫 code、做 integration、懂模型、懂 deployment。這些當然都很重要。但我這半年看下來，技術能力只是 FDE 的 baseline requirement。 真正讓一個 FDE 脫穎而出的，是 business acumen。 客戶說：我想要這個功能。 [...] 真正讓一個 FDE 脫穎而出的，是 business acumen。 客戶說：我想要這個功能。 成熟的 FDE 會繼續往下問：你真正想解的是什麼問題？你在意的是效率、轉換率、風險、體驗，還是更快的決策？能把客戶從我要這個，導回你真正需要的是什麼，才是這個角色的核心價值。 ## FDE 要能聽懂決策者沒說出來的話 這個角色需要同時和兩種人對話：Architect 和決策者。你要能把技術限制講清楚，更

看完上面的描述，可能有读者会问，FDE 跟 SWE (软件工程师) 有什么不同？ 在爬梳完超过 50 个 FDE 的职缺描述 (JD) 后，我们认为 FDE 的本质就是软件工程师，只是属于软件工程师中细化出的一种子类别。就像软件工程师中，有专职于前端 (Frontend Engineer)、专职于后端的 (Backend Engineer)，也有专职于基础设施的 (Infra Engineer)，但不论专职于哪一端，这些工程师都属于软件工程师这个大范畴中的一种，而 FDE 也是一样。 就像其他种类的软件工程师有其专职的部分，FDE 也有其特别专注的地方，要了解这点，我们需要回到当初 FDE 这个职位是如何被创造出来的。 ### 为什么会出现 FDE 职位？ FDE 这个职位最广为人知的起源之一，是 Palantir 所设立的角色。当年 Palantir 的客户主要为情资、国防等部门，这些部门的需求有所不同，所以难以有一个通用的产品来解决，而是需要客制化地解决不同部门的问题。 在这个脉络，近 20 年最流行的软件模式变得不适用。近年主流软件的商业模式是一套软件服务所有客户，例如 ExplainThis 团队有在用的 2B 产品 (Google Workspace、Linear 等)，或是平常生活上有用的 2C 社群媒体、外送平台，都是不分使用者，大家用的都是一样的软件产品。 这种模式很好体现软件抽象化的本质，透过抽象化用一种软件产品服务所有的使用者 (例如 A 要点饮料、B 要点小吃，虽然具体需求有差异，但抽象化后都可以用 UberEats 解决，不需额外的客制化)。也因此，多数公司会招聘通用的软件工程师，或者专注于产品开发的前端、后端工程师。 [...] # FDE 是什么？为什么软件业界需要 FDE? 2026年2月14日 持續學習最新的 AI 應用 更多深入的 AI 內容，都在 E+ 會員方案 👉前往了解 过去两年的软件工程师就业市场整体紧缩，但在其他职缺量下降的同时，FDE (Forward Deployed Engineer) 的职缺量成长之快，让社群中开始有许多关于 FDE 的讨论。 这些讨论包含 FDE 这个职位究竟是什么？跟一般的软件工程师 (SWE) 有什么不同？为什么软件业界需要 FDE？什么样的人适合 FDE 这个职位？如

2025年开始，随着公司Agentic AI技术的飞速发展，我们的业务结构发生了一次关键性的重组：在原有的数据智能服务之上，生长出了一个全新的品类——Agentic Service（智能体服务）。两者的区别用一句话概括：Data Intelligence是帮客户”看到数据”，Agentic Service是帮客户”用数据做事”。 这背后指向的是一个FDE带着一群AI Agent，通过Octo（章鱼）平台协同工作的新模式。目前，明略内部已经有超过1400名员工和3200多个AI Agent在该平台日常协作。 在近日举行的分析师分享会上，明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉围绕”AI Native 组织中的 FDE”进行了系统分享。 以下为分析师分享会纪要。 ## Q1：请系统介绍一下FDE的由来，以及它在AI Native时代发生的变化。 吴明辉：FDE（Forward Deployed Engineer）是Palantir首创的概念，指的是前端部署工程师。我们在2014年成立明略这个品牌时，英文名Mininglamp（Magic Lamp for Data Mining）就借鉴了Palantir，我们对FDE确实有很多研究和思考。 FDE不是有了人工智能之后才火的概念。从Palantir最初做大数据分析，派最好的工程师到客户现场驻场，这个概念就一直存在。传统的软件外包或交付公司，交付后对产品缺乏改进能力。但Palantir的一线团队既服务了前台客户，也把know-how拿回来改进了自己的中台产品，最主要的是数据治理，也就是ontology的编制。 [...] 首页 干货文章 全球AI公司押注的FDE，为什么是AI落地的真正解法？| CEO · 分析师分享会纪要 全球AI公司押注的FDE，为什么是AI落地的真正解法？| CEO · 分析师分享会纪要 2026-06-15 过去两年，AI 行业的叙事重心经历了一次不易察觉但意义深远的转移。 2024 年，市场讨论的核心问题是”谁的模型更强”。参数规模、榜单分数、benchmark 排名是衡量一家 AI 公司价值的主要标尺。到了 2025 年，随着基础模型能力逐步趋同，行业焦点开始转向”谁能把模型用起来”——Agent 成为新的关键词，各类 Coding Agent、Browser Agent 层出

你可以看出來，他的爸爸就是那個原版的照路者 自己在泥濘當中走過來，然後告訴兒子說，路是走出來的 不是選出來的 那接著呢，我們就要來聊一下 Shyam 他在 Palantir 當中做的最重要的一件事情 如果你之前有聽過我們聊過 Palantir 的那幾集的時候 你可能會反覆聽到一個詞，叫做 FDE，現在也很紅，就是 Forward Deployed Engineer 那他就是前向部署工程師 那這也是 Palantir 最獨特的營運模式，那建立這套營運模式的人呢，就是 Shyam 那故事的起點要從 Alex Karp 開始說起 他有一天就說了一個觀察 他就說法國餐廳之所以會好 是因為他的服務生也是廚房的一部分 他們對於食物的技術跟組合的瞭解跟廚房的廚師是一樣深的 所以 Alex Karp 就把這樣的觀察告訴 Shom Shyam 就把這個想法延伸成了一個命題 他的意思就是 Palantir 不應該讓工程師在跑 Auto 做產品 然後業務是在 Virginia 去賣產品 而是應該要把工程師前向部署到客戶的現場 在那裡去調整產品的規格，然後把經驗回傳給總部 那有趣的事情是呢，Shyam 他在 21 歲的時候 他就做過了類似一次的這種前向部署的經驗 只是他不知道當時那個叫做前向部署 還在前一份工作的時候呢 Shyam 他有一天就被派去菲律賓去修復一個失敗的銀行匯款系統 那加州寫的規格跟現場的工作流程是完全對不上的 所以銀行是沒有辦法把這個匯款資料匯入到自己的總帳系統裡面 所以那時候 Shyam 他就直接潛入銀行的工程團隊裡面 然後一邊修技術問題，一邊把狀況回報給舊金山 他後來就說，我當時不會用這個詞 但是我那時候就是一個前向部署工程師 但在 Palantir 早期的時候，這個想法幾乎是被所有投資人都嗤之以鼻 就是把工程師送到客戶現場，那這樣要怎麼規模化 [...] 我覺得應該會直接翻譯成動員 因為動員的概念就基本上是貫穿它這一整本書的核心概念 那因為過去的時候有 Alex Karp 出版的科技共和國嘛 然後在去年的時候有翻成中文 但是這本書我不確定會不會有中文版，因為我沒有聽到相關的消息 總之呢，因為在去年的時候他們就有宣傳說今年會有這本書要出版 所以那時候我就非常期待這本書 因為我想要知道說關於 Palantir 的技術長他究竟會寫出怎麼樣的一本書 因為在他的同名電子報當中