Databricks 的前线部署工程师 - FDE（全栈）
Key takeaway: 本文是Databricks公司在德国慕尼黑招聘一名Forward Deployed Engineer (FDE) Fullstack 的岗位信息。FDE 是一个面向客户的、动手能力强的技术角色，主要负责与客户合作，利用Databricks平台构建和生产化数据与AI解决方案。该岗位的核心职责包括：领导端到端系统的架构设计和实施，涵盖数据工程、AI和应用开发；交付生产级系统、设计参考架构、自定义应用以及数据摄取和ML/AI模型集成；指导战略客户实施大数据和AI应用的端到端设计、构建和部署；确保解决方案的安全性和可扩展性，并符合Databricks最佳实践；与工程和客户支持团队合作提供产品反馈；深入客户团队，从技术IC到高管层，深度理解挑战并交付影响。岗位要求包括：6年以上数据工程、数据平台或软件工程经验；熟练使用Python、Scala、JavaScript/TypeScript等编程语言；掌握至少一种主流云生态（AWS、Azure、GCP）；深入了解Apache Spark分布式计算及其运行时内部机制；熟悉CI/CD、MLOps和AI模型/API；具备企业客户交付和项目范围管理经验。Databricks是一家数据和AI公司，全球超过10000家组织依赖其Data Intelligence Platform，总部位于旧金山，由Lakehouse、Apache Spark、Delta Lake和MLflow的原创始人创建。
- Forward Deployed Engineer (FDE) 在Databricks是面向客户的技术角色，负责使用Databricks平台为客户构建和生产化数据与AI解决方案。
- FDE需要领导端到端架构设计和实施，覆盖数据工程、AI和全栈应用开发，直接与客户的技术IC和高管层进行深度协作。
- 岗位要求6年以上数据工程或软件工程经验，精通Python/Scala/JavaScript/TypeScript，并深入掌握Apache Spark分布式计算及其内部机制。
- 候选人需具备至少一种云生态（AWS、Azure、GCP）的深厚经验，以及CI/CD和MLOps的工作知识，显示了对Cloud-Native和AI工程化能力的重视。
- Databricks平台被超过10000家组织使用，包括Comcast、Condé Nast及超过50%的财富500强企业，总部位于旧金山，由Apache Spark、Delta Lake和MLflow的创始人创建。
编者按：在AI工程化落地的大背景下，这一则来自Databricks的Forward Deployed Engineer（FDE）招聘信息，堪称解读顶级AI公司如何定义“客户成功工程师”角色的绝佳范本。它不仅仅是一份岗位描述，更是一份浓缩的行业人才能力图谱。它明确指出了FDE不再是传统的售前或售后技术顾问，而是需要同时掌握数据工程、全栈开发、云原生和MLOps的复合型实践者，并且必须直接深入到客户的代码与架构中交付生产级系统。对于关注AI 2B落地、前线部署工程师（FDE）职业发展和能力模型的读者来说，这份JD精准揭示了市场对“既能写代码，又能搞定客户”的顶级工程人才的真实需求和技术栈要求。推荐给正在构建或转型AI交付团队的决策者，以及寻求向高阶工程角色发展的个人。
Forward Deployed Engineer (FDE) 在Databricks是面向客户的技术角色，负责使用Databricks平台为客户构建和生产化数据与AI解决方案。
—— 络石智能编辑部 · Editor's PickDatabricks 的前线部署工程师 - FDE（全栈）
关于 Databricks 的这个前线部署工程师 - FDE（全栈）职位
Databricks · 现场办公 · 德国慕尼黑
CSQ427R152
作为一名前线部署工程师（FDE），你将与客户合作，使用 Databricks 平台构建并投产解决其数据与 AI 挑战的方案。你将负责架构、主导设计决策，并实现涵盖数据工程、人工智能和应用程序开发的端到端系统。我们跨职能合作，与工程、产品和开发者关系团队共同制定长期战略优先级和计划。FDE 以客户同理心交付，集成客户系统、培训以及其他技术需求，帮助客户从其数据中获得最大价值。
这是一个面向客户的实践性岗位，适合在技术与业务影响的交汇点上蓬勃发展的建设者。理想的候选人兼具工程专业能力与适应性、好奇心，以及热衷于与客户和团队合作解决复杂问题并推动可衡量成果的热情。FDE 是可计费的，并且知道如何根据规范完成项目，同时具备非凡的客户同理心。
你将产生的影响：
- 生产级解决方案交付：通过交付生产级系统、设计和构建参考架构、自定义应用程序以及数据采集和机器学习/人工智能模型集成，领导有影响力的客户技术项目
- 转型影响：指导战略客户实施变革性大数据项目，包括端到端设计、构建和部署业界领先的大数据和人工智能应用。与项目负责人协作，根据客户输入界定技术交付工作范围
- 赋能客户：在架构和设计方面为客户提供指导；启动或实现客户项目，从而让客户成功理解、评估并采用 Databricks。
- 主导架构：主导架构和设计决策，确保解决方案安全、可扩展，并符合客户需求和 Databricks 最佳实践。
- 与 Databricks 技术团队、项目经理、架构师和客户团队合作，确保项目的技术组件满足客户需求。
- 与工程团队和 Databricks 客户支持合作，提供产品和实施反馈，并指导快速解决项目特定的产品和支持问题。
- 客户沉浸：嵌入客户团队，与从技术贡献者到高管的利益相关者互动，深入理解挑战并交付影响。
- 可复用资产与规模化：贡献加速器、框架和最佳实践，从而跨账户规模化影响，并影响 Databricks 产品路线图。
我们寻找的条件：
- 6年以上数据工程、数据平台与分析或软件工程经验
- 能够熟练使用 Python、Scala、JavaScript/TypeScript 和现代框架编写代码
- 熟悉两种或以上主流云生态系统（AWS、Azure、GCP），并至少精通其中一种
- 在 Apache Spark™ 上具有丰富的分布式计算经验，并了解 Spark 运行时内部机制
- 熟悉生产部署的 CI/CD
- 了解 MLOps、机器学习/人工智能模型和 AI API
- 设计和部署高性能生产级端到端数据架构和应用程序，结合数据管道、机器学习/人工智能模型和面向用户的界面。
- 具有技术项目交付经验 - 管理范围、时间线和可衡量成果，将复杂概念转化为可行解决方案。
- 文档和板书能力。
- 具有企业客户经验，并能管理广泛利益相关者之间的冲突
- 在技术领域培养技能，并展示好奇心、适应性和探索新技术的热情，这些技术有助于部署和集成基于 Databricks 的解决方案以完成客户项目。
- 20% 的时间需要出差到客户现场
- Databricks 认证
关于 Databricks
Databricks 是一家数据与人工智能公司。全球超过 10,000 家组织——包括 Comcast、Condé Nast、Grammarly 以及超过 50% 的财富 500 强企业——依赖 Databricks 数据智能平台来统一和民主化数据、分析与人工智能。Databricks 总部位于旧金山，在全球设有办事处，由 Lakehouse、Apache Spark™、Delta Lake 和 MLflow 的原始创建者创立。要了解更多信息，请在 Twitter、LinkedIn 和 Facebook 上关注 Databricks。
福利
在 Databricks，我们努力提供全面的福利和津贴，以满足所有员工的需求。有关您所在地区提供的具体福利详情，请点击此处。
我们对多元化和包容性的承诺
在 Databricks，我们致力于培养多元化和包容性的文化，让每个人都能够出类拔萃。我们非常谨慎地确保我们的招聘实践具有包容性，并符合平等就业机会标准。在 Databricks 寻求就业的个人不考虑年龄、肤色、残疾、种族、家庭或婚姻状况、性别认同或表达、语言、国籍、身体和心理能力、政治派别、种族、宗教、性取向、社会经济地位、退伍军人身份和其他受保护特征。
合规
如果在执行工作职责时需要访问受出口管制的技术或源代码，雇主有权自行决定是否为该职位申请美国政府许可证，并且雇主可以仅基于此理由拒绝继续处理申请。
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