AI领域全新热门职业，岗位需求今年已增长逾800%

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  新智元报道  

打开招聘网站，你可能会发现这样一类AI岗位描述：「既要精通算法模型，又能与客户面对面沟通，深入业务场景定制AI解决方案。」

这种被称为「驻场交付工程师」（Forward Deployed Engineer，简称FDE）的角色，正在成为AI产业的新风口。

他们不仅写得了代码，还要下得了一线「战场」，直接驻扎到客户公司内部，手把手帮企业把最前沿的AI模型用起来。

OpenAI和Anthropic等国外AI领军企业今年都在疯狂招募这类复合型人才，希望通过他们加速自家尖端技术的落地，打开更广阔的商业局面。

这股人才热潮背后，是AI技术落地「最后一公里」普遍存在的瓶颈。

据统计，超过70%的AI项目都会卡在落地阶段，从概念验证（PoC）转化为实际生产的比例甚至不足30%。

一方面，各行各业从制造业到医疗保健都渴望搭上AI快车，另一方面企业高管却往往困惑：

模型的能力和实际应用之间，出现了一道巨大的鸿沟。

传统通用的软件方案未必适用于高度定制化的AI场景；

如果没有对业务需求的深刻理解，再先进的模型也可能变成「华而不实」的摆设。

正如Anthropic应用AI团队主管Cat de Jong所说：

Cat de Jong

驻场交付工程师的出现，正是为了填补这一鸿沟。

哪里有AI落地的「疑难杂症」，他们就冲到哪里。

在硅谷数据智能公司Palantir，这种做法被Nic Prettejohn形容为「从内部发现产品」的路径。

Nic Prettejohn

Palantir可以说是FDE理念的先行者，早在近20年前就从军事概念中获得灵感，开始将工程师「前置部署」到客户现场。

该公司至今约有一半员工担任FDE角色，足迹遍布阿富汗和伊拉克的前线基地、美国中西部的工厂车间乃至炼油厂。

据报道，Palantir常以「双人小组」形式派遣FDE：一位负责梳理客户需求（内部代号「Echo」），另一位负责技术实现（代号「Delta」）。

这样的组合让他们可以快速找准问题并给出定制方案。

正因深谙行业痛点，FDE们深知「软件的价值不在代码多精妙，而在于能否真正解决终端客户的问题」。

只有当客户在Demo演示时由衷惊呼「这简直改变了游戏规则」，技术才算有了意义。

凭借这种对价值交付的执着，FDE被业界誉为AI时代的「特种兵」和「产品探路者」，承担着把前沿技术变现为商业价值的核心使命。

今年以来，随着生成式AI掀起新一轮产业热潮，FDE成为各大AI公司争相招聘的香饽饽。

OpenAI在2023年初组建了专门的FDE团队，预计2025年扩充到约50名工程师。

Anthropic则表示其应用AI团队（涵盖FDE和产品工程师）将在年内扩大五倍，以满足源源不断的客户需求。

据求职平台Indeed的数据显示，这类需要与客户深入互动的AI岗位招聘发布量在2025年前三季度猛增了800%以上，呈现爆炸式增长。

Cohere联合创始人兼CEO Aidan Gomez也直言，他们会在和客户签订合同之初就派入工程师，「确保客户需求得到精准满足，并随着客户团队上手后再逐步缩减驻场力度」。

为了抢占市场先机，AI企业纷纷不惜投入人力深入客户一线。

「我们将工程师嵌入客户现场一起创新」，OpenAI欧洲和中东FDE负责人Arnaud Fournier指出，这不仅帮客户创造了价值，也将一线洞见反哺回公司，指导研发方向，确保产品迭代符合真实需求。

驻场交付工程师的价值已经在一些合作案例中得到体现。

OpenAI团队曾协助农业机械巨头约翰迪尔（John Deere）定制AI模型，用于精准识别田间杂草并自动控制喷洒。

传统农用喷洒机往往「一视同仁」地喷洒整个田地，而引入计算机视觉和机器学习后，新系统只对准杂草施药。

这项「智喷」技术让农场的农药使用量减少了60%–70%之多，大幅节省成本并减少环境危害。

更重要的是，在FDE的帮助下，农场主们学会了如何操作这些复杂的新工具，顺利将AI融入日常耕作流程，实现了技术价值转化为生产力。

这正是FDE存在的意义：不让任何一项AI发明停留在PPT里，而是千方百计让它在现实中发挥作用。

这样的趋势不止出现在海外。

国内AI产业同样意识到了「AI落地工程师」的重要性。

早在2022年，就有业内人士指出新型技术岗位（如驻场交付工程师和解决方案架构师）的人才需求非常旺盛。

随着近年大模型浪潮席卷中国，如字节和腾讯等科技巨头以及各类创业公司也设立了类似职位（如解决方案架构师），帮助客户将通用AI能力定制成贴合自身业务的解决方案。

典型的解决方案架构师职位描述样例

国内招聘平台上有关「大模型落地」「AI交付」「解决方案」的职位近年来明显增多，薪资水平也水涨船高。

不少岗位年薪动辄数十万元，其中经验丰富者更可达百万级别。

这些描述几乎和FDE如出一辙：技术与业务并重，代码与沟通齐飞。

可以预见，随着越来越多行业客户寻求将AI技术引入业务，既懂技术又懂行业的交付型工程师将在中国市场上持续走俏。

高薪背后是高要求。

驻场交付工程师通常被视为「T型人才」的典范：既要有技术深度，又具备业务广度和软技能。

对于有志投身这一角色的从业者，有几个培养方向的建议，仅供参考。

掌握扎实的编程能力（如Python）和主流AI框架（如PyTorch），熟悉大模型原理与应用。

尤其要训练自己在大模型微调、提示词工程、RAG（检索增强生成）、工作流、LangChain等Agent框架方面的实战能力，这些都是FDE在项目中经常用到的「武器装备」。

培养对某个或多个垂直行业的业务流程和痛点的洞察力。

例如金融领域的风控合规、零售业的智能客服、制造业的质量检测等。

可以通过参与行业项目、阅读行业报告来积累知识。

当你对业务越熟悉，就越能发现AI可施展拳脚的切入点。

FDE要做业务价值的「挖掘机」，把模糊需求拆解成具体可落地的AI任务。

有机会就多参与跨部门协作的项目，练习将技术概念向非技术客户解释清楚，并根据对方反馈快速调整方案。

FDE本质上也是半个顾问和产品经理，需要能站在客户角度思考。

要有良好的沟通和问题解决能力，能承受压力推动复杂项目落地。

这方面能力的提升，离不开有意识的训练，如多做产品演示、方案宣讲，或承担团队项目管理角色等。

AI前沿日新月异，新模型、新工具层出不穷。

优秀的FDE必须对新技术充满好奇，愿意不断学习。

要跟踪AI前沿技术并提出创新方案，这几乎是所有相关岗位的共性要求。

可以关注AI行业媒体（如新智元）、HuggingFace开源项目、AI前沿论文等，尝试将新兴技术应用于自己的项目中，以培养快速掌握新工具的能力。

归根结底，驻场交付工程师是连接「实验室和市场」的桥梁，也是打通AI价值链的关键一环。

当你站在代码和客户交汇的最前线，洞察需求、解决问题，你便不再只是工程师，更是技术价值的创造者与传递者。

毕竟，再酷炫的AI技术，如果无法落地，终究只是镜花水月。

而能够架起技术通向现实之桥的人，才能定义AI的未来。