Agentic AI

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小白程序员必看：大模型落地实战指南——FDE工程师带你玩转AI前沿部署

本文系统解析了 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）这一新兴岗位的核心价值与重要性。FDE 的核心定义是嵌入客户业务现场，以工程能力、产品思维和行业理解，将前沿技术转化为生产级业务结果的人。文章指出，FDE 火爆的根本原因在于企业 AI 瓶颈从模型能力转向部署能力，Agentic AI 需要重构业务流程，而 AI 应用的高度不确定性要求必须在现场进行迭代。Palantir 是 FDE 模式最典型的早期代表，其将传统产品工程师与 FDE 的区别概括为：产品工程师是“一个能力服务多个客户”，而 FDE 是“围绕一个客户调动多种能力”。2026年5月，OpenAI 宣布成立 OpenAI Deployment Company，并计划收购 Tomoro，获得超过40亿美元初始投资及约150名有经验的 FDE。文章进一步对比了 FDE 与传统驻场工程师的异同，强调传统驻场工程师解决“系统能不能用”，而 FDE 解决“AI 能不能改变业务结果”。对于数智化厂商，FDE 意味着销售、交付、产品、组织、商业模式和人才模型的全面变革；对于行业用户，则意味着 AI 转型从“采购系统”走向“改流程、建能力、出价值”。最后，文章分别向厂商和用户提出了打造高价值 FDE 与实现业务协同的具体建议，指出 FDE 的本质是 AI 超级周期中的“价值落地机制”。

blog.csdn.net
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[远程] 首席应用人工智能工程师，金融

Genesys 公司发布了远程 Principal Applied AI Engineer（金融领域）职位，要求候选人主导设计和交付 AI 及预测模型，以变革财务决策，专注于生产级 AI 系统和智能自动化。核心职责包括：构建和领导开发 agentic AI 系统以自动化财务工作流（如预测、报告、决策支持），设计多智能体系统，利用 LLM、工具使用框架与编排模式（如 RAG、链式模型、动态提示），将前沿 LLM 和 agentic AI 研究转化为可扩展的生产解决方案，建立防护机制、评估框架与负责任 AI 实践；领导时间序列预测、客户流失预测等高级预测模型开发与部署；设计可扩展 AI/ML 系统，强调软件工程最佳实践（模块化设计、API、CI/CD、测试），推动现代工具采用（容器化、云原生架构），建立 MLOps 最佳实践；确保系统满足 SOX 等合规和审计要求。任职资格要求 8 年以上数据科学、软件工程、AI 工程经验，精通 Python、ML/AI 框架、云平台（优先 AWS）、分布式系统、LLM 微调与评估、生产级 agentic AI 框架、RAG 与向量数据库，以及模型护栏与偏差缓解。该职位反映出企业对将 agentic AI 和高级预测模型融入金融运营、强调生产工程和合规性的高端人才需求。

remotexa.is-great.net
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前線部署工程師 ｜ Forward Deployed Engineer (FDE)

十论科技股份有限公司（Tricuss CO., LTD.）发布前线部署工程师（Forward Deployed Engineer, FDE）招聘公告。公司旗舰产品“企业级Co-researcher AI Agent”融合Agentic AI、大数据与物理模拟，结合物理基础数字孪生（Physics-based Digital Twins），为地端（On-premise）与封闭网络（Air-gapped）高资安客户提供最高千倍加速和减少70%实体实验的研发解决方案，已与NVIDIA、Qualcomm、Intel及世界顶尖半导体与AI服务器供应链客户密切合作。FDE作为核心技术与客户间的桥梁，需深入理解客户研发痛点，利用平台设计并部署定制化AI代理与工作流，负责系统集成（如Hadoop/Iceberg大数据生态）、AI检索架构优化、Prompt策略与多代理协作调优、PoC验证及产品反馈。岗位要求具备大型语言模型API（OpenAI、Anthropic）实战经验、Agentic Framework与RAG部署经验，以及B2B SaaS技术咨询或FDE/Solutions Architect背景，熟悉Python或TypeScript、云平台（AWS、GCP、Azure）与容器化技术（Docker、Kubernetes），掌握LangGraph、CrewAI、AutoGen等Agentic框架者优先，薪资60万至200万新台币/年。该职位体现了AI 2B场景下对既懂技术又懂业务的复合型FDE的迫切需求，是AI工程化与垂直行业深度融合的典型案例。

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