Нові посади в Кремнієвій долині FDE стають популярними, які саме AI-кадри потрібні компаніям?

Останнім часом у Кремнієвій долині з’явилася досить популярна нова посада: інженер передової розгортки штучного інтелекту (AI Forward Deployed Engineer, скорочено FDE). Такі інженери будуть направлятися до внутрішніх структур клієнтів, щоб допомагати їм створювати рішення, наприклад, налаштовувати та оптимізувати робочі процеси агентів, що відповідають конкретним потребам клієнта. З моменту, коли OpenAI та Anthropic почали формувати нові команди та розгортати FDE у клієнтських організаціях, я чую, що багато людей знову звертають увагу на цю кар’єрну траєкторію.

Підвищення попиту на робоче навантаження штучного інтелекту сприяє зростанню ролі FDE — це один із прикладів того, як ШІ створює нові робочі місця. Це також свідчить про те, що міф про неминучий крах ринку праці під назвою «jobpocalypse» не має підстав — у майбутньому все ще буде багато вакансій, пов’язаних із ШІ та без нього. Однак, як пояснюється нижче, я вважаю, що кількість інженерів ШІ буде значно більшою за кількість FDE.

Ця роль з’явилася приблизно двадцять років тому завдяки Palantir. Тоді Palantir направляв інженерів на об’єкти урядових структур, щоб вони працювали у безпечних, ізольованих від зовнішніх мереж середовищах. Крім міцних технічних навичок, FDE також потребує комунікаційних здібностей і часом — певного рівня бізнесового розуміння. Наприклад, їм може знадобитися спілкуватися з клієнтами, розуміти їхні потреби, визначати пріоритети проектів, пояснювати складні технічні рішення та у випадках нереалістичних вимог — тактовно, але наполегливо давати зворотний зв’язок. Знову ж, популярність FDE зростає тому, що для інтеграції готової великої мовної моделі у бізнес-процеси компанії та її адаптації під конкретні потреби потрібно багато практичної роботи.

Однак я вважаю, що масштаб ролі інженерів ШІ буде набагато більшим. Компанії, можливо, дозволять кільком FDE працювати у внутрішніх командах, але більшість з них прагнутиме залучити до проектів більше своїх співробітників. Наприклад, у нашій організації ми дійсно наймаємо FDE, але кількість інженерів ШІ, яких ми залучаємо, значно більша. Крім того, поширена проблема — важко знайти справжніх «незалежних» FDE, які не будуть надто залежати від конкретного постачальника. Адже завдання FDE — глибока інтеграція продуктів одного постачальника у системи компанії. На цьому етапі важко передбачити, яка саме AI-сервіс стане найкращим через рік, тому «варіативність» дуже важлива — можливість обирати найбільш підходящого постачальника у майбутньому. Якщо ж FDE буде надто тісно пов’язувати бізнес-процеси з одним постачальником, це суттєво зменшить цю гнучкість.

Зараз я бачу, що попит на інженерів ШІ швидко зростає. Вони здатні використовувати компоненти ШІ для створення застосунків, наприклад, підказки для LLM, рамки агентів, системи оцінювання тощо; а також ефективно працювати з AI-програмними агентами, такими як Claude Code, Codex, Antigravity CLI та OpenCode. Зі зростанням ролі інженера ШІ я очікую, що ця посада буде далі дробитися на більш вузькі спеціалізації. Подібно до того, як кілька десятиліть тому універсальна посада «інженер програмного забезпечення» поступово розділилася на фронтенд, бекенд, мобільну розробку, інженерію даних, DevOps тощо.

Які саме спеціалізовані посади інженерів ШІ з’являться у майбутньому — наразі сказати важко. Можливо, з’являться AI FDE, інженери LLMOps, інженери з оцінювання, інженери з даних ШІ, інженери Harness, а також нові посади, яких ми ще не придумали. Але вже зараз багато універсальних інженерів ШІ створюють величезну цінність. Висококваліфіковані інженери ШІ нині дуже затребувані. У міру того, як ця сфера буде розвиватися у наступні десять років, я сподіваюся, що з’явиться ще більше спеціалізацій та нових можливостей працевлаштування.