这种人竟比AI科学家更稀缺!AI领域全新热门岗位需求今年已增长800%

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作者：微信文章


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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。





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FUTURE

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前沿技术人才成争夺战焦点







据某招聘平台数据，2025年针对FDE的月度招聘帖数量激增了800%以上。OpenAI已在年初组建FDE团队，并计划明年将全球团队扩张至约50人。各大AI公司高管普遍认为，在客户签约之初就部署工程师，有助于建立持久关系，并安全地将AI模型集成到企业复杂的工作流中。

为了猎获这些“两栖人才”，AI公司开出的价码令人咋舌。OpenAI在纽约发布的FDE职位，列出的薪酬区间达22万至28万美元，这还不包括极具吸引力的股权激励。一场围绕稀缺人才的竞争，已全面升级。

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：具体该如何将AI用起来、怎样才能把投入转化为回报？模型的能力和实际应用之间，出现了一道巨大的鸿沟。

技术落地的首席架构师

几乎所有招聘方都要求候选人具备扎实的软件功底和实际项目经验。FDE是前沿模型穿越企业环境“最后一公里”的领航员。他们主导大模型在生产环境中的复杂部署与调优，解决从提示工程、RAG（检索增强生成）系统搭建到工作流集成的全链路技术挑战。不仅要确保技术方案可行，更要确保其稳定、安全、可运维，满足企业级应用的苛刻要求。

业务价值的直接挖掘机

FDE的核心使命是创造可量化的商业价值。他们必须深度沉浸于客户的业务场景，将模糊的业务痛点转化为精确的技术问题定义。例如，将“提升客服效率”这一笼统目标，拆解为“通过AI Agent自动处理70%的重复性查询，并将复杂工单准确路由至人工”的具体任务，并确保最终成果能用数据（如客户满意度提升、人力成本下降）来证明。

产品进化的前线传感器

作为连接客户与产品团队的桥梁，FDE 需将客户需求转化为产品迭代方向。Ramp 的 FDE 会嵌入核心产品工程团队，“主导核心产品工程路线图，制定优先级决策，判断是提供定制化解决方案还是加速现有大型项目”。





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AI的下一班车，还没开走







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。



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。

“T 型人才”，也被称作 “复合型人才”，这个称呼源于他们独特的能力结构。不仅在垂直领域拥有深厚的专业背景和经验，同时在横向上具有广博的知识面

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深耕AI技术





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「装备」。

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理解行业场景





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。

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锻炼沟通和方案能力





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。

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保持学习与好奇





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。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。





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未来属于“会与AI协作的人”







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。






END
编辑：杨   旭

初审：方   仁

审校：解   冰

终审：郭   彦

来源：新智元、网易科技、明日生活指北针