Forward Deployed Engineer (FDE): Skills and Complete 90 Day Roadmap
文章深入解析了 Forward Deployed Engineer (FDE) 这一职位的本质，指出其本质是传统的解决方案架构与专业服务的结合，但在 AI 时代被重新定义。文章详细阐述了 FDE 所需的沟通、工程及评估技能，并针对不同背景（SA、Pro Serv、SWE）的从业者提供了 60 至 120 天的转型路线图。
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文章介绍了 Forward Deployed Engineer (FDE) 这一高薪职位，解释了其因企业 AI 部署落地难而爆火的原因。FDE 需深入客户现场，解决遗留系统集成、合规等实际问题。文章提供了从职位理解、市场分析到技术栈构建的 10 步职业路线图，指出该职位更看重技术广度而非深度，并强调了产品判断力和商业敏锐度的重要性。
AI 开发工程师面试指南
作者从面试官视角系统讲解 AI 开发工程师的求职方法。文章首先界定 AI 开发工程师的职责——将大模型能力接入真实业务并做成可用可维护的产品，并说明该方向值得长期投入的原因。随后分析公司招人的逻辑：基础岗看重靠谱、执行与学习能力，高级岗看重技术判断与积累，管理岗看重项目交付与团队建设。文章分别给出基础岗和高级岗的简历撰写要点，强调用具体事实和可追问的细节展现能力，并从专家和管理两条路线详细列出面试技术追问范围：编程与服务、模型调用、上下文与状态管理、工具执行、评测排查、部署性能、微调原理，以及项目管理和团队管理问题。
用产品思维找工作：把自己当产品，把求职当增长
文章提出用产品思维重新拆解求职过程：把自己视为产品，把找工作当作增长。作者将求职映射为流量（投简历）、销售（面试）、产品（自己）、服务（入职交付）四要素，强调差异化定位是核心竞争力。建议先明确自身独特优势，再通过看赛道找垂直头部公司来匹配'客户画像'，避免与大厂同质化竞争；同时利用职业社交平台被动获客、积累信任资本，并强调拆解各渠道转化漏斗，通过记录、复盘和持续迭代提升拿到 offer 的概率。
FDE介绍和入门：一个被 AI 重新激活的老岗位
本文介绍了 Forward Deployed Engineer (FDE) 这一岗位在 AI 时代的复兴。FDE 起源于 Palantir，是指深入客户现场将产品从演示推向生产的工程师。随着 AI 从辅助工具转向具备写权限的 Agent，企业对责任边界、流程重构的需求激增，使得 FDE 再次成为热点。文章详细解析了 FDE 的工作内容、小队作战模式及其在产品反馈中的核心价值。
Forward Deployed Engineer: A No-BS Guide to Tech's Hottest Job
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Gemini预训练负责人总结：如何进入头部AI团队的10条经验
Gemini预训练团队负责人撰文分享如何进入头部AI实验室。文章指出顶尖人才普遍具备方向准、数学硬、拼劲足三大特质。针对普通人，作者建议避开正面竞争，转而在底层优化或上层Agent系统发力，强调了开源项目、数学基础、动手复现及长期坚持的重要性。
Become a $1M/yr FDE (Full Course)
本文介绍如何成为年薪百万美元的前置部署工程师（FDE），通过为企业部署 AI 代理创造数百万美元价值。核心工作流包括：先用'人类 API'方法访谈员工、挖掘系统记录，绘制真实业务流程；将每个步骤归类为删除、普通代码、代理或人工介入四类；在客户现有系统（如 Salesforce、NetSuite）内构建代理，避免重培训；按成本节约、收入提升和风险规避三个维度向 CFO 等买家量化展示成果。文中给出实际案例：应付账款流程从 17 步精简到 7 步，单张发票成本从 31 美元降至 6 美元。
什么是 Eval？为什么它决定了 AI 项目能不能真正落地
文章系统讲解了 Eval（评估）在 AI 工程中的核心地位。作者将 Eval 比喻为'给 AI 考试'，介绍了构成评估闭环的关键要素：Golden Set（考题库）、Rubric（评分标准）、评分方式（规则、人工、LLM-as-a-Judge）和 Eval Report（成绩单）。文章指出没有 Eval 的 AI 开发容易沦为'凭感觉调 Prompt'，无法回答版本是否真的提升、幻觉率是否下降等关键问题。作者强调 AI 项目应遵循 Build → Eval → Analyze → Improve 的迭代流程，Eval 是 AI FDE 的核心能力，'能运行'和'可交付'之间隔着一套完整的评估体系。
关于 FDE（前置部署工程师）的思考
微软、亚马逊、Anthropic、OpenAI 等公司投入数十亿美元大规模招聘前置部署工程师（FDE），将 AI 模型公司转变为实施公司。作者基于十余年嵌入式工程公司运营经验提出五点反思：FDE 并非稀缺物种，而是能用产品思维思考的全栈开发者；培养 FDE 靠日常运营文化而非福利；仅招顶尖人才无法规模化；人员轮换会丢失客户上下文；只招驻场人员会导致经济模型失衡。作者认为赢得 FDE 市场的关键在于构建能持续培养嵌入式工程师的运营文化，而非高薪抢人。
Anthropic FDE（Forward Deployed Engineer）面试指南
本文翻译并评述了 Chill Interview 的 Anthropic FDE 面试指南。FDE 岗位要求候选人同时具备生产级工程能力、Claude 与智能体系统能力、客户需求梳理能力、安全与可靠性意识，以及在不确定环境中自主推进的能力。文章详细拆解了面试流程各环节（简历筛选、招聘初筛、技术编程轮、Applied AI 构建轮、客户需求访谈、系统设计、价值观面试等）的考察重点、常见题型、评分点与备考建议，并强调候选人要避免表现得像「只会做 AI 演示原型的人」，需能交付经得起企业现实考验的生产系统。
国内卷不动，去日本就有机会？别急着“润”，先看懂两种难
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程序员转型 FDE：别再只顾着写代码，先把话讲清楚
本文探讨了程序员转型为 FDE（Forward Deployed Engineer）的路径与挑战。作者指出，AI 正在压缩纯执行型编码的价值，而 FDE 需要深入客户现场，将技术能力转化为业务价值。文章强调，程序员转型的关键第一步是提升表达能力，包括清晰陈述判断、有效倾听与提问、以及管理承诺。作者提供了具体的练习方法，如三句话表达法、角色扮演演练等，并鼓励程序员抓住机会，在实践中成长。