驻场部署工程师（Forward Deployed Engineer）

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Summary

本文是 Velvet 公司发布在 FoundersAreHiring 招聘平台上的一则 Forward Deployed Engineer (FDE) 招聘信息。Velvet 是一家由前 Meta FAIR 研究员 Lucas Mantovani 和前 Adobe 工程师 Lucas Tucker 创立的数据研究公司，总部位于美国加利福尼亚州旧金山，创业使命是通过为前沿 AI 实验室制作高质量的视听数据集来使 AI 更加人性化。该岗位面向具有 0-3 年工作经验的技术多面手，薪资范围为 17.5 万至 20 万美元，并提供约 1.19% 的股权。FDE 的职责横跨技术与运营，要求工程师端到端地负责数据采购的全生命周期：包括识别、招募和筛选数据采集项目参与者；与世界顶级实验室的研究人员会面以构建最高质量的视频数据集；编写并维护用于清洗、验证和打包数千小时视频数据的后处理脚本；解决运营问题（如视频上传失败或支付问题）；以及构建轻量级内部工具和自动化流程以提升规模化效率。候选人需具备 Operations、Python、SQL 和 Claude Code 等技能，尤其适合在数据标注平台、大规模数据处理流水线或机器学习研究领域有背景，且乐于在模糊、快节奏环境中通过工程化手段解决运营问题的人。该职位体现了 FDE 角色在 AI 数据产业中连接平台技术与实地运营的关键桥梁作用。

Key Takeaways

  • Velvet 是一家由前 Meta FAIR 和 Adobe 工程师创立的数据研究公司，专注于为前沿 AI 实验室制作高质量视听数据集。
  • 17.5 万该 Forward Deployed Engineer 岗位薪资为 至 20 万美元，附带约 1.19% 的股权，面向 0-3 年经验者。
  • FDE 的核心职责是端到端管理数据采购，包括招募参与者、会见顶级实验室研究人员，以及编写视频数据后处理脚本。
  • 候选人需要具备 Python、SQL、Claude Code 和 Operations 等技能，能够处理从技术脚本到运营故障的各类问题。
  • 理想的候选人拥有数据标注平台、ML 研究或大规模数据处理流水线背景，且习惯于在模糊、快节奏的环境中工作。

这则看似普通的招聘信息，其实是理解“FDE（前线部署工程师）”这一新兴角色如何定义的最佳一手素材。Velvet 对 FDE 的职责描述精准地展示了在 AI 数据产业中，如何要求一个工程师既能写脚本处理数千小时的视频数据，又能去和顶尖研究员谈需求，甚至直接上手招募数据采集对象。这种横跨产品、研发和运营的复合型要求，正是当前 AI 模型快速迭代催生的“贴身服务”型工程岗位的缩影。对于关注 AI 工程化与人才趋势的读者而言，这份 JD 比任何行业分析报告都更具参考价值。

Velvet 是一家由前 Meta FAIR 和 Adobe 工程师创立的数据研究公司，专注于为前沿 AI 实验室制作高质量视听数据集。

—— 络石智能研究院 · Editor's Pick

驻场部署工程师（Forward Deployed Engineer）

Velvet

初创公司 分类 技术 经验 0-3年 类型 全职 地点 旧金山，加利福尼亚州，美国 薪资 $175,000 - $200,000 职位描述 福利与文化 签证赞助 核心价值观 足智多谋 一专多能 对质量高标准要求 工程思维

无招聘人员。创始人直接回复。 创始人信号 响应率 85% 平均响应时间 2小时

Velvet是一家数据研究公司，由Lucas Mantovani（前Meta FAIR成员）和Lucas Tucker（前Adobe成员）创立。我们的使命是通过为前沿实验室制作高质量的视听数据集，让AI更加人性化。

我们正在招聘一名驻场部署工程师，负责连接我们的平台与驱动平台的实际运营。这是一个动手、以执行为导向的职位。你将负责端到端生命周期：让人员加入我们的平台，采购所需数据，并编写脚本将收集到的片段转换为干净、可用的训练数据。

你的工作内容

  1. 负责数据采购：为活跃的数据收集项目识别、招募和筛选参与者。
  2. 与顶级实验室的研究人员会面，为他们构建最高质量的视频数据集。
  3. 编写和维护后处理脚本，用于清理、验证和打包数千小时的视频数据，以训练世界模型。
  4. 识别并解决运营问题——视频上传失败、支付问题等。
  5. 构建轻量级内部工具和自动化程序，在我们扩展规模时减少手工工作并提高吞吐量。

你的特质

  1. 一位技术娴熟的通用型人才，拥有令人印象深刻的专业或学术成就，能够轻松编写数据管道、达成交易并与顶级研究人员会面。
  2. 一位能把事情做成的人。
  3. 在大规模管理人员和数据时注重细节且可靠，因为错误会产生下游影响。
  4. 能够在模糊、快速变化的环境中自如工作。

加分项

  1. 具有研究运营、数据标注平台或数据收集方面的背景。
  2. 有构建大规模数据处理管道的经验。
  3. 有机器学习研究背景。

你将在这个角色中茁壮成长，如果

  1. 你被那些具有立即可见影响的运营工作所激励。
  2. 你把损坏的流程视为值得妥善解决的工程问题。
  3. 你对自己要求极高的数据质量标准，深知这决定了模型性能。

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