Новая должность в Кремниевой долине FDE становится популярной, какие AI-специалисты нужны компаниям?

Заголовок: Вновь популярная новая должность в Кремниевой долине: что нужно компаниям от AI-специалистов?

Автор статьи: Ритм BlockBeats

Источник статьи:

Перепечатка: Mars Finance

Редакторский комментарий: По мере того, как компании вроде OpenAI и Anthropic начинают формировать команды AI Forward Deployed Engineer (AI передовой инженер по развертыванию, сокращенно FDE), устаревшая должность, возникшая в Palantir, снова становится популярной в Кремниевой долине. Основная ценность FDE — это выезд на место к клиенту, преобразование универсальных больших моделей в рабочие процессы Agent, соответствующие конкретным бизнес-процессам.

Но в этой статье речь идет не только о новой профессии FDE, а о том, как структура рабочих мест в эпоху ИИ будет переосмыслена. Автор считает, что по сравнению с небольшим числом FDE, которых отправляют внутрь клиента для обслуживания конкретных продуктов поставщиков, в будущем спрос будет больше на собственных инженеров AI компаний. Им нужно знать подсказки, рамки Agent, системы оценки, а также уметь пользоваться инструментами AI для программирования, такими как Claude Code, Codex и другими, чтобы по-настоящему встроить возможности ИИ в программное обеспечение и бизнес-системы.

Это также означает, что влияние ИИ на рынок труда не обязательно будет простым «замещением». Скорее, он сначала создаст ряд новых универсальных позиций, а затем, как это было с разделением программных инженеров на фронтенд, бэкенд, мобильную разработку и DevOps, продолжит эволюцию в более узкоспециализированные профессии, такие как LLMOps, Evals Engineer, AI Data Engineer и другие. Настоящая редкость будут те специалисты, которые одновременно разбираются в инженерной реализации и понимают бизнес-контекст.

Ниже — оригинальный текст:

В Кремниевой долине недавно появилась новая должность, которая привлекает много внимания: AI Forward Deployed Engineer (AI передовой инженер по развертыванию, FDE). Эти инженеры отправляются в организации клиентов, чтобы помочь им разрабатывать решения, например, создавать и настраивать рабочие процессы Agent, соответствующие конкретным потребностям клиента. С тех пор как OpenAI и Anthropic начали формировать новые команды и отправлять FDE в организации клиентов, я слышал, что многие снова начали обращать внимание на карьерный путь FDE.

Рост спроса на FDE обусловлен развитием рабочих нагрузок ИИ, что является примером того, как ИИ создает новые рабочие места. Это также показывает, что сценарий «краха рынка труда» или «jobpocalypse», о котором говорят, не оправдывается — в будущем останутся множество позиций, связанных с ИИ и без него. Однако, как объясняется ниже, я считаю, что количество позиций AI-инженеров будет значительно превышать число FDE.

Роль FDE была создана примерно двадцать лет назад компанией Palantir. Тогда Palantir отправлял инженеров в правительственные учреждения, чтобы они работали на месте, в условиях безопасности и изоляции от внешних сетей. Помимо технических навыков, FDE также требовались коммуникативные способности и иногда — деловая интуиция. Например, им нужно было общаться с клиентами, понимать их потребности, определять приоритеты проектов, объяснять сложные технологии и, когда требования казались нереалистичными, тактично и твердо давать обратную связь. Сегодня интерес к FDE снова вырос, потому что для интеграции готовой большой языковой модели в бизнес-процессы компании и преобразования ее в кастомизированный рабочий поток Agent требуется много практической работы.

Однако я считаю, что масштаб позиций AI-инженеров будет гораздо больше. Компания может принять небольшое число FDE для внутреннего сотрудничества, но большинство компаний захочет вовлечь в проекты больше своих сотрудников. Например, в нашей организации мы действительно нанимаем FDE, но количество AI-инженеров значительно больше. Кроме того, одна из распространенных проблем клиентов — это трудность найти действительно «нейтральных» FDE. В конце концов, задача FDE — глубоко интегрировать продукты одного поставщика в бизнес-системы компании. На текущем этапе трудно предсказать, какой AI-сервис станет лучшим через год, поэтому «выбор» очень важен — возможность в будущем выбрать наиболее подходящего поставщика. В отличие от этого, если FDE глубоко связывает бизнес-процессы компании с одним поставщиком, это значительно снижает такую гибкость.

На сегодняшний день спрос на AI-инженеров в рынке растет очень быстро. Эти инженеры умеют использовать компоненты AI для построения приложений, например, подсказки для LLM, рамки Agent, системы оценки и так далее; также они эффективно используют AI-инструменты для программирования, такие как Claude Code, Codex, Antigravity CLI и OpenCode. По мере развития роли AI-инженера я ожидаю, что она будет дальше делиться на более узкие специализации. Аналогично тому, как десятилетия назад универсальная должность «программист» постепенно разделилась на фронтенд, бэкенд, мобильную разработку, инженерию данных, DevOps и другие направления.

Какие специализированные позиции AI-инженеров появятся в будущем? Пока я не могу точно сказать. Возможно, появятся AI FDE, LLMOps-инженеры, инженеры по оценке, AI Data Engineer, Harness-инженеры и новые роли, которые мы пока еще не придумали. Но уже сейчас многие универсальные AI-инженеры создают огромную ценность. Лучшие специалисты в этой области очень востребованы. По мере того, как эта сфера будет развиваться в ближайшие десять лет, я также ожидаю появления внутри AI-команд все более узкоспециализированных ролей и, как следствие, новых рабочих мест.