Vị trí mới tại Thung lũng Silicon FDE trở nên hot, các doanh nghiệp cần loại nhân tài AI nào?

Bản gốc tiêu đề：Chức vụ mới nổi ở Thung lũng Silicon: FDE, doanh nghiệp cần nhân tài AI như thế nào?

Bản gốc tác giả：Lục Động BlockBeats

Bản gốc nguồn:

Chuyển thể: Mars Finance

Lời người biên tập: Khi các công ty như OpenAI, Anthropic bắt đầu xây dựng nhóm Kỹ sư Triển khai Trước AI (AI Forward Deployed Engineer, viết tắt là FDE), một vị trí cũ xuất phát từ Palantir đang trở lại nổi bật ở Thung lũng Silicon. Giá trị cốt lõi của FDE là tiếp cận trực tiếp tại khách hàng, biến đổi các mô hình lớn chung thành các Agent phù hợp với quy trình kinh doanh cụ thể.

Nhưng bài viết này thực sự bàn luận không chỉ về nghề nghiệp mới này, mà còn về cách cấu trúc các vị trí trong thời đại AI sẽ được phân hóa lại như thế nào. Tác giả cho rằng, so với số lượng ít được cử đến nội bộ khách hàng, phục vụ cho việc triển khai sản phẩm của các nhà cung cấp cụ thể như FDE, thì trong tương lai sẽ có nhu cầu lớn hơn đối với các Kỹ sư AI của chính doanh nghiệp. Họ cần hiểu về lời nhắc, khung Agent, hệ thống đánh giá, cũng như sử dụng các công cụ lập trình AI như Claude Code, Codex, để thực sự tích hợp khả năng AI vào phần mềm và hệ thống kinh doanh.

Điều này cũng có nghĩa là, tác động của AI tới thị trường lao động không nhất thiết là đơn giản như "thay thế". Nó có thể tạo ra một loạt các vị trí chung mới, rồi giống như trước đây các kỹ sư phần mềm phân hóa thành front-end, back-end, di động, DevOps, thì tiếp tục phát triển thành các nghề như LLMOps, Kỹ sư Đánh giá (Evals Engineer), Kỹ sư Dữ liệu AI (AI Data Engineer) và các vị trí chuyên biệt hơn nữa. Những người thực sự khan hiếm sẽ là những người vừa hiểu về kỹ thuật thực thi, vừa có thể hiểu rõ các tình huống kinh doanh.

Dưới đây là nguyên bản:

Gần đây, Thung lũng Silicon xuất hiện một vị trí mới thu hút nhiều sự chú ý: Kỹ sư Triển khai Trước AI (AI Forward Deployed Engineer, viết tắt là FDE). Loại kỹ sư này sẽ được cử đến tổ chức khách hàng, giúp khách hàng tùy chỉnh giải pháp, ví dụ như xây dựng và tối ưu hóa quy trình làm việc Agent phù hợp với nhu cầu cụ thể của khách hàng. Kể từ khi OpenAI và Anthropic bắt đầu thành lập các nhóm mới, cử FDE đến tổ chức khách hàng, tôi cũng nghe thấy nhiều người bắt đầu chú ý lại đến con đường nghề nghiệp này.

Sự phát triển của khối lượng công việc AI thúc đẩy sự nổi lên của vị trí FDE là một ví dụ về việc AI đang tạo ra công việc mới. Điều này cũng chứng minh rằng câu chuyện về "thị trường lao động sụp đổ sắp xảy ra" gọi là "jobpocalypse" không đúng — trong tương lai vẫn sẽ có nhiều vị trí liên quan đến AI và không liên quan đến AI. Tuy nhiên, như đã giải thích ở dưới, tôi cho rằng số lượng vị trí Kỹ sư AI sẽ nhiều hơn rất nhiều so với FDE.

Vai trò FDE này khoảng hai mươi năm trước do Palantir khởi xướng. Thời đó, Palantir cử kỹ sư đến các cơ quan chính phủ, làm việc tại chỗ trong môi trường an toàn, cách ly với mạng lưới bên ngoài. Ngoài năng lực kỹ thuật vững chắc, FDE còn cần có khả năng giao tiếp, đôi khi cũng cần có khả năng phán đoán thương mại nhất định. Ví dụ, họ có thể cần giao tiếp với khách hàng, hiểu rõ yêu cầu của khách hàng; đề ra chiến lược ưu tiên dự án; giải thích các công nghệ phức tạp; và khi khách hàng đề xuất các yêu cầu không thực tế, thì phản hồi một cách tôn trọng nhưng kiên quyết. Hiện nay, FDE lại được chú ý nhiều hơn, chủ yếu là vì để tích hợp một mô hình ngôn ngữ lớn sẵn có vào doanh nghiệp, biến đổi thành quy trình Agent tùy chỉnh phù hợp với yêu cầu kinh doanh cụ thể, cần rất nhiều công việc thực tế.

Tuy nhiên, tôi cho rằng quy mô của các vị trí Kỹ sư AI sẽ lớn hơn nhiều. Một công ty có thể chấp nhận một số ít FDE làm việc nội bộ, nhưng phần lớn các công ty sẽ muốn nhiều nhân viên của mình tham gia vào dự án hơn. Ví dụ, tổ chức của tôi, chúng tôi thực sự tuyển dụng FDE, nhưng số lượng Kỹ sư AI tuyển vào còn nhiều hơn thế nữa. Thêm vào đó, một mối lo ngại phổ biến của khách hàng là rất khó để tìm ra FDE "trung lập" thực sự. Dù sao, nhiệm vụ của FDE về bản chất là tích hợp sâu sản phẩm của một nhà cung cấp nào đó vào hệ thống doanh nghiệp. Ở giai đoạn hiện tại, rất khó dự đoán sau một năm, dịch vụ AI nào sẽ trở thành lựa chọn tối ưu, do đó "tính lựa chọn" rất quan trọng, tức là doanh nghiệp có thể chọn nhà cung cấp phù hợp nhất trong tương lai. Ngược lại, nếu để FDE liên kết sâu quy trình kinh doanh của công ty với một nhà cung cấp cụ thể, thì khả năng lựa chọn sẽ bị giảm đáng kể.

Hiện tại, tôi thấy nhu cầu về Kỹ sư AI đang tăng nhanh trên thị trường. Loại kỹ sư này có thể dùng các thành phần phần mềm AI để xây dựng ứng dụng, ví dụ như lời nhắc LLM, khung Agent, hệ thống đánh giá; đồng thời cũng có thể sử dụng hiệu quả các Agent lập trình AI như Claude Code, Codex, Antigravity CLI và OpenCode. Khi vai trò Kỹ sư AI này ngày càng trưởng thành, tôi dự đoán nó sẽ tiếp tục phân hóa thành các vị trí chuyên biệt hơn nữa. Giống như cách đây vài chục năm, "kỹ sư phần mềm" là một vị trí chung, sau đó dần phân hóa thành front-end, back-end, di động, kỹ sư dữ liệu, DevOps, v.v.

Các vị trí chuyên biệt trong lĩnh vực Kỹ sư AI trong tương lai sẽ là gì? Tôi vẫn chưa thể chắc chắn. Có thể sẽ có FDE AI, kỹ sư LLMOps, kỹ sư Đánh giá, kỹ sư Dữ liệu AI, kỹ sư Harness, cùng một số vị trí mới mà hiện tại chúng ta còn chưa đặt tên. Nhưng ít nhất hiện tại, nhiều kỹ sư AI chung đã tạo ra giá trị lớn. Các kỹ sư AI xuất sắc đang trong tình trạng cực kỳ khan hiếm. Khi lĩnh vực này tiếp tục trưởng thành trong mười năm tới, tôi cũng mong đợi sẽ xuất hiện nhiều phân công chuyên môn hơn nữa trong nội bộ AI, từ đó tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới.