打開招聘網站，你可能會發現這樣一類AI崗位描述：「既要精通算法模型，又能與客戶面對面溝通，深入業務場景定制AI解決方案?！?/span>

這種被稱為「駐場交付工程師」（Forward Deployed Engineer，簡稱FDE）的角色，正在成為AI產業的新風口。

他們不僅寫得了代碼，還要下得了一線「戰場」，直接駐扎到客戶公司內部，手把手幫企業把最前沿的AI模型用起來。

OpenAI和Anthropic等國外AI領軍企業今年都在瘋狂招募這類復合型人才，希望通過他們加速自家尖端技術的落地，打開更廣闊的商業局面。

AI落地的「最后一公里」瓶頸

這股人才熱潮背后，是AI技術落地「最后一公里」普遍存在的瓶頸。

據統計，超過70%的AI項目都會卡在落地階段，從概念驗證（PoC）轉化為實際生產的比例甚至不足30%。

一方面，各行各業從制造業到醫療保健都渴望搭上AI快車，另一方面企業高管卻往往困惑：

具體該如何將AI用起來、怎樣才能把投入轉化為回報？

模型的能力和實際應用之間，出現了一道巨大的鴻溝。

傳統通用的軟件方案未必適用于高度定制化的AI場景；

如果沒有對業務需求的深刻理解，再先進的模型也可能變成「華而不實」的擺設。

正如Anthropic應用AI團隊主管Cat de Jong所說：

一家財富500強銀行和一家構建原生AI產品的初創公司，需求完全不同。

Cat de Jong

駐場交付工程師的出現，正是為了填補這一鴻溝。

哪里有AI落地的「疑難雜癥」，他們就沖到哪里。

在硅谷數據智能公司Palantir，這種做法被Nic Prettejohn形容為「從內部發現產品」的路徑。

Nic Prettejohn

Palantir可以說是FDE理念的先行者，早在近20年前就從軍事概念中獲得靈感，開始將工程師「前置部署」到客戶現場。

該公司至今約有一半員工擔任FDE角色，足跡遍布阿富汗和伊拉克的前線基地、美國中西部的工廠車間乃至煉油廠。

據報道，Palantir常以「雙人小組」形式派遣FDE：一位負責梳理客戶需求（內部代號「Echo」），另一位負責技術實現（代號「Delta」）。

這樣的組合讓他們可以快速找準問題并給出定制方案。

正因深諳行業痛點，FDE們深知「軟件的價值不在代碼多精妙，而在于能否真正解決終端客戶的問題」。

只有當客戶在Demo演示時由衷驚呼「這簡直改變了游戲規則」，技術才算有了意義。

憑借這種對價值交付的執著，FDE被業界譽為AI時代的「特種兵」和「產品探路者」，承擔著把前沿技術變現為商業價值的核心使命。

新職位炙手可熱

需求暴增八倍

今年以來，隨著生成式AI掀起新一輪產業熱潮，FDE成為各大AI公司爭相招聘的香餑餑。

OpenAI在2023年初組建了專門的FDE團隊，預計2025年擴充到約50名工程師。

Anthropic則表示其應用AI團隊（涵蓋FDE和產品工程師）將在年內擴大五倍，以滿足源源不斷的客戶需求。

據求職平臺Indeed的數據顯示，這類需要與客戶深入互動的AI崗位招聘發布量在2025年前三季度猛增了800%以上，呈現爆炸式增長。

Cohere聯合創始人兼CEO?Aidan Gomez也直言，他們會在和客戶簽訂合同之初就派入工程師，「確?？蛻粜枨蟮玫骄珳蕽M足，并隨著客戶團隊上手后再逐步縮減駐場力度」。

為了搶占市場先機，AI企業紛紛不惜投入人力深入客戶一線。

「我們將工程師嵌入客戶現場一起創新」，OpenAI歐洲和中東FDE負責人Arnaud?Fournier指出，這不僅幫客戶創造了價值，也將一線洞見反哺回公司，指導研發方向，確保產品迭代符合真實需求。

駐場交付工程師的價值已經在一些合作案例中得到體現。

OpenAI團隊曾協助農業機械巨頭約翰迪爾（John Deere）定制AI模型，用于精準識別田間雜草并自動控制噴灑。

傳統農用噴灑機往往「一視同仁」地噴灑整個田地，而引入計算機視覺和機器學習后，新系統只對準雜草施藥。

這項「智噴」技術讓農場的農藥使用量減少了60%–70%之多，大幅節省成本并減少環境危害。

更重要的是，在FDE的幫助下，農場主們學會了如何操作這些復雜的新工具，順利將AI融入日常耕作流程，實現了技術價值轉化為生產力。

這正是FDE存在的意義：不讓任何一項AI發明停留在PPT里，而是千方百計讓它在現實中發揮作用。

國內同行需求興起

誰來扮演AI「交付」角色？

這樣的趨勢不止出現在海外。

國內AI產業同樣意識到了「AI落地工程師」的重要性。

早在2022年，就有業內人士指出新型技術崗位（如駐場交付工程師和解決方案架構師）的人才需求非常旺盛。

隨著近年大模型浪潮席卷中國，如字節和騰訊等科技巨頭以及各類創業公司也設立了類似職位（如解決方案架構師），幫助客戶將通用AI能力定制成貼合自身業務的解決方案。

典型的解決方案架構師職位描述樣例

國內招聘平臺上有關「大模型落地」「AI交付」「解決方案」的職位近年來明顯增多，薪資水平也水漲船高。

不少崗位年薪動輒數十萬元，其中經驗豐富者更可達百萬級別。

這些描述幾乎和FDE如出一轍：技術與業務并重，代碼與溝通齊飛。

可以預見，隨著越來越多行業客戶尋求將AI技術引入業務，既懂技術又懂行業的交付型工程師將在中國市場上持續走俏。

如何成為一名駐場交付工程師

高薪背后是高要求。

駐場交付工程師通常被視為「T型人才」的典范：既要有技術深度，又具備業務廣度和軟技能。

對于有志投身這一角色的從業者，有幾個培養方向的建議，僅供參考。

深耕AI技術

掌握扎實的編程能力（如Python）和主流AI框架（如PyTorch），熟悉大模型原理與應用。

尤其要訓練自己在大模型微調、提示詞工程、RAG（檢索增強生成）、工作流、LangChain等Agent框架方面的實戰能力，這些都是FDE在項目中經常用到的「武器裝備」。

理解行業場景

培養對某個或多個垂直行業的業務流程和痛點的洞察力。

例如金融領域的風控合規、零售業的智能客服、制造業的質量檢測等。

可以通過參與行業項目、閱讀行業報告來積累知識。

當你對業務越熟悉，就越能發現AI可施展拳腳的切入點。

FDE要做業務價值的「挖掘機」，把模糊需求拆解成具體可落地的AI任務。

鍛煉溝通和方案能力

有機會就多參與跨部門協作的項目，練習將技術概念向非技術客戶解釋清楚，并根據對方反饋快速調整方案。

FDE本質上也是半個顧問和產品經理，需要能站在客戶角度思考。

要有良好的溝通和問題解決能力，能承受壓力推動復雜項目落地。

這方面能力的提升，離不開有意識的訓練，如多做產品演示、方案宣講，或承擔團隊項目管理角色等。

保持學習與好奇

AI前沿日新月異，新模型、新工具層出不窮。

優秀的FDE必須對新技術充滿好奇，愿意不斷學習。

要跟蹤AI前沿技術并提出創新方案，這幾乎是所有相關崗位的共性要求。

可以關注AI行業媒體（如新智元）、HuggingFace開源項目、AI前沿論文等，嘗試將新興技術應用于自己的項目中，以培養快速掌握新工具的能力。

落地為王

歸根結底，駐場交付工程師是連接「實驗室和市場」的橋梁，也是打通AI價值鏈的關鍵一環。

當你站在代碼和客戶交匯的最前線，洞察需求、解決問題，你便不再只是工程師，更是技術價值的創造者與傳遞者。

畢竟，再酷炫的AI技術，如果無法落地，終究只是鏡花水月。

而能夠架起技術通向現實之橋的人，才能定義AI的未來。