CrewAI

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[远程] AI架构师，首席前线AI工程师 - 医疗保健

Brillio公司于2026年8月13日发布了一份远程AI架构师/首席前线AI工程师的招聘信息，工作地点面向美国候选人。该职位要求候选人拥有10年以上的软件工程、AI工程或企业架构经验，核心职责是作为前线部署工程师（Forward Deployed Engineer），与大型医疗支付方合作，设计并扩展AI驱动的转型计划。工作内容涉及将复杂的医疗业务挑战转化为可扩展的AI架构，利用生成式AI、大语言模型（LLMs）、AI智能体（AI agents）、检索增强生成（RAG）和智能自动化技术，设计包括多智能体架构、工作流编排和企业级AI集成在内的解决方案。候选人需深度参与从原型设计到生产部署的全生命周期，并设计用于改进医疗理赔处理、事先授权、护理管理、支付完整性等核心医疗运营环节的AI工作流。职位要求的技能栈覆盖了现代AI框架（LangGraph、LangChain、CrewAI、AutoGen）、云平台（AWS, Azure, GCP）、企业LLM平台（Claude、OpenAI、Gemini）和医疗数据标准（HL7、FHIR、ICD-10）。Brillio公司总部位于加利福尼亚州圣克拉拉，拥有5001-10000名员工，在2026年为员工提供了88次H1B工作签证担保。

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前部署工程师，生成式人工智能，Google Cloud（英语，普通话）

Google Cloud 在 Cake 平台上发布了生成式 AI 领域的前线部署工程师（Forward Deployed Engineer, FDE）招聘信息，工作地点位于新加坡，要求具备中英文双语能力。该职位不同于传统顾问角色，FDE 将作为嵌入客户的构建者，直接深入客户环境进行编码、调试和交付定制化的代理式 AI 解决方案，弥合前沿 AI 产品与生产落地之间的鸿沟。职位要求包括计算机科学或相关领域学士学位、5 年 Python 开发经验、在 Google Cloud Platform 上架构 AI 系统的经验，以及使用向量数据库和检索增强生成（RAG）架构构建企业 AI 解决方案的实践经验。优先考虑具有多代理系统框架（如 LangGraph、CrewAI、Agent Development Kit）和复杂模式（ReAct、自我反思、层级委派）落地经验，以及服务过加密行业客户的人选。核心职责涵盖开发复杂代理工作流、架构与编码客户基础设施的集成、建立高精度评估和可观测性框架、识别可复用的现场模式并转化为产品需求，以及手把手带领客户团队掌握 Google 级开发最佳实践。该岗位代表了 AI 落地从咨询转向深度共建的趋势，突出了生产级 AI 系统的多代理、RAG、全栈工程和评估能力要求。

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FDE技能指南：T型职业发展路径

本文是一份前线部署工程师（FDE）的T型技能与职业路径指南，发布于2026年8月。文章指出，FDE处于全栈软件工程、解决方案架构和客户管理三者的交叉点，是Agentic AI在企业中成功部署的关键推动者。通过对Ankur Kumar等行业专家的引述，文章强调FDE成功取决于理解业务问题、应用产品知识并在客户现场持续演化技能，因为Agentic设计模式、生产级最佳实践和评估方法变化极快。FDE的T型结构包括横向八项核心技能：全栈软件工程（Python、Java、Go、Rust及REST、GraphQL、gRPC等）、数据工程与ETL（Kafka、Spark、Snowflake）、云与基础设施（Docker、Kubernetes及至少两个主流云平台）、GPU基础设施基础、技术发现与范围界定（C4模型）、解决方案架构、产品反馈闭环以及客户沟通与危机管理。纵向深度要求精通一个Agentic AI平台，文章列举了LangGraph、CrewAI、Google Vertex AI Agent Builder、AWS Bedrock Agents、Microsoft Copilot Studio、Azure AI Agent Service和Databricks Agent Framework七个选项，并提供了一个九周实战计划，从ReAct循环基础、RAG知识Agent、多智能体系统、多模态Agent、通信协议（MCP、A2A）、混合搜索（SPLADE、BGE、Qdrant）、可观测性与安全（LangSmith、DeepEval、Guardrails AI、Presidio）到微调（LoRA、QLoRA、Hugging Face Hub），每阶段均有可交付项目。文章还对标Palantir、OpenAI、Google、Microsoft、AWS、Deloitte和Endava的实际招聘要求

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运行时实例：Amazon Bedrock AgentCore 上生产级AI代理的持久计算

Amazon Web Services (AWS) 在 Amazon Bedrock AgentCore 服务中正式推出了 runtime instances 计算选项，提供面向生产级 AI 代理的持久计算基础设施。Runtime instances 基于 AWS 托管的 EC2 实例，支持单次会话最长持续 14 天，可运行多个协作代理并共享文件系统，从而实现在同一主机上通过共享目录直接交换数据而无需 API 调用。该服务还支持 GPU 加速实例类型，适合需要长时间运行、多步骤状态保持或 OS 级访问的复杂工作负载。与此前支持最长 8 小时无状态调用的 runtime microVMs 形成互补，两者可通过统一的 AgentCore API 进行混合编排，例如轻量级编排代理运行在 microVM 上，将计算密集型任务分派给 runtime instances 上的工作者代理。用户可使用任何框架（如 CrewAI、LangGraph、LlamaIndex、Strands Agents）和任何模型，仅需通过 @app.entrypoint 装饰器打包应用为 zip 或容器镜像。文章通过代码编写代理和代码审查代理的演示，展示了从创建 capacity provider、部署代理到在同一会话中协作的完整流程。定价为 EC2 标准费用加 AgentCore 管理费，首发区域覆盖美东、美西、亚太和欧洲多个区域。

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Forward-deployed engineering in the age of agentic AI: From vibe coding to governed autonomy - Tiatra, LLC

本文由 Tiatra, LLC 发布，系统阐述了前线部署工程（FDE）在 Agentic AI 时代从“氛围编程”到“受控自治”的演进。核心论点在于，当 AI Agent 从单纯回答问题转向规划、调用工具、读写企业数据、更新系统并跨多步执行时，生产成功不再依赖模型演示，而取决于业务上下文、工作流边界、控制、可观测性和人工问责的工程化设计。FDE 通过将工程能力嵌入业务现场，弥补了原型与可信生产系统之间的鸿沟。文章详细描述了 FDE 的运营模式：明确业务成果、分解工作流、构建包含真实鉴权与监控的“薄片”生产系统、迭代优化并转移运维知识。在治理方面，文章提出了五层模型——意图、数据、工具、决策和运行时治理，并引用了 Gartner、Forrester、IDC 及 Everest Group 的分析作为支撑。安全部分则强调最小权限、工具白名单、审批门、间接提示注入防御和完整审计轨迹。文章还探讨了 FDE 与 vibe coding 的关系，认为前者为后者提供了必要的工程纪律。最后，通过 LangGraph、Microsoft AutoGen 与 Microsoft Agent Framework、CrewAI 三个具体案例，展示了 FDE 如何在不同编排栈上实现可审计、可恢复、有人工介入的受控 Agent 系统，并提供了六层参考架构和十条最佳实践。

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Forward Deployed Engineers (FDE): 完整指南 (2026)

本文是 Kizzy Consulting 创始人兼 CEO Sanjeet Mahajan 撰写的 2026 年前线部署工程师（Forward Deployed Engineer, FDE）完整指南，系统阐述了 FDE 这一将深度全栈工程能力与客户现场咨询相结合的混合角色的定义、起源、架构职责、技术栈、技能要求和行业实践。文章指出，随着生成式 AI 和 Agentic AI 的普及，85% 的顶级 AI 企业已雇佣 FDE 进行实施交付，FDE 可将客户实现价值的速度提升 3 倍，中级 FDE 起薪超过 13 万美元，资深级别可达 30 万美元以上。FDE 角色源自 Palantir Technologies 的实践，现已拓展至 OpenAI、Anthropic、Databricks 等 AI 公司。文章深入分析了 FDE 在 Agentic AI 编排、Agentic RAG 架构、Model Context Protocol 等方面的具体工作，对比了 LangGraph、CrewAI、Semantic Kernel 等框架的适用场景，并提供了 90 天企业实施路线图和最佳实践，涵盖语义缓存、Human-in-the-Loop 安全护栏、混合搜索优化等关键策略。

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代理式AI时代的前沿部署工程：从氛围编码到受控自主

本文由 Magesh Kasthuri 撰写，发表于 CIO 网站，系统阐述了前线部署工程（Forward-Deployed Engineering, FDE）在 Agentic AI 时代从一种小众交付模式演进为企业人工智能核心运营范式的必然性。文章指出，Agentic AI 智能体不仅能回答问题，还能规划、调用工具、读取企业数据、更新系统、触发审批并持续执行多步骤，因而生产成功不再依赖模型演示，而取决于对业务上下文、工作流边界、控制、可观测性和人类问责的精心工程化。FDE 通过将工程能力嵌入业务现场，结合软件工程、数据工程、云架构、模型评估、安全设计和用户研究，将 AI 构想转化为可工作、受治理、可测量的系统。文章提出了成熟的 FDE 运营周期，包括澄清业务成果、分解工作流、构建薄片生产切片、迭代调优和知识转移，并详细阐述了五层治理模型：意图治理、数据治理、工具治理、决策治理和运行时治理。在安全方面，强调最小权限、工具白名单、防间接提示注入、审批门和可审计跟踪。文章还探讨了 FDE 与“氛围编程”的互补关系，以及如何通过 LangGraph、Microsoft AutoGen、Microsoft Agent Framework 和 CrewAI 等框架实现受控的多智能体编排。作者引用 Gartner、Forrester、IDC 和 Everest Group 等机构的研究，印证了 FDE 在解决 AI 落地“最后一公里”问题上的核心价值。结论强调，企业 Agentic AI 必须与业务共同设计、由架构治理、安全默认内置并作为活系统持续运营，这正是 FDE 的实践承诺。

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AI 部署工程师

本文是AI公司CrewAI发布的AI部署工程师（AI Deployment Engineer）职位招聘信息，发布日期为2026年7月9日，工作地点为美国远程。该岗位属于售后技术角色，核心职责是负责从签约到生产环境成功运行的端到端客户技术关系，包括技术实施与集成、部署与生产运营、客户成功与关系管理，以及文档编写与反馈闭环。关键职责包括：主导CrewAI平台与客户系统的技术集成，涉及API集成、数据管道、认证流程和自定义工作流；使用Python、Agentic AI Stack和云平台开发定制的智能体和工具；监控已部署解决方案的性能、可靠性和商业价值；作为主要技术联系人为企业客户提供培训和支持。岗位要求3年以上客户面向前沿部署工程师或类似经验，精通Python和容器化部署技术如Docker和Kubernetes，熟悉LLM、RAG模式和提示工程等AI/ML技术，具备解决分布式系统生产问题的能力。该角色需要与产品、工程、销售和客户成功团队紧密协作，考核指标包括项目成功率、客户满意度评分、净收入留存率等。这是一个面向Agentic AI企业级落地的实战岗位，反映了多智能体系统从实验走向规模化商业部署的行业趋势。

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Brillio AI架构师、首席前线AI工程师 - 医疗健康

本文是数字技术服务提供商 Brillio 发布的一则高级招聘启事，职位为 AI 架构师兼首席前线 AI 工程师，专注于医疗保健领域。该远程职位位于美国新泽西州泽西市，旨在为一家美国最大的医疗支付方设计并扩展 AI 驱动的转型计划。核心职责包括与医疗保健高管和业务利益相关者合作，将复杂的业务挑战转化为可扩展的 AI 架构、技术战略和实施路线图。职位要求设计并构建基于生成式 AI、大语言模型、AI 代理、检索增强生成和智能自动化的企业级 AI 解决方案，并定义多代理架构、工作流编排和知识检索系统等 AI 解决方案模式。具体应用场景涉及理赔处理、事先授权、护理管理、提供商运营、会员服务和支付完整性等医疗保健业务转型。应聘者需具备 10 年以上软件工程或 AI 工程经验，并精通 Python、API、微服务和云平台（AWS、Azure、Google Cloud）。优先考虑具有前沿部署工程师经验、熟悉 LangGraph 或 CrewAI 等智能体框架，以及 HL7、FHIR 等医疗保健数据标准的候选人。

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对话式AI领域的前沿部署工程师III

本文是Google在澳大利亚墨尔本和悉尼发布的“Forward Deployed Engineer III, Conversational AI”职位招聘信息，代表了顶级云计算厂商对前线部署工程师这一新兴角色的最新定义。该角色定位为嵌入客户环境的动手建设者，核心任务是将前沿AI产品从原型转化为生产级代理工作流，直接解决集成复杂性、数据就绪度和状态管理等阻碍AI达到企业成熟度的关键瓶颈。职位要求候选人拥有计算机科学或工程学士学位、5年以上Python软件开发经验、以及将AI驱动方案从概念到上线的全周期经验。技术上明确要求具备在Google Cloud Platform等云平台上架构AI系统的能力、使用向量数据库和RAG架构构建企业级数据管道的实践经验。优选资质进一步聚焦在Agent工程前沿，包括使用LangGraph、CrewAI或ADK等多智能体框架实现ReAct、自我反思和层级委托等复杂模式的经验，以及针对聊天机器人和虚拟代理等对话式AI技术的开发背景和LLM原生指标优化能力。岗位职责涵盖开发多智能体系统和MCP服务器、构建评估管道和可观测框架以确保系统的准确性、安全性和延迟，同时将现场部署中发现的重复性模式转化为可复用的模块或向工程团队提交正式的产品功能需求。这一设置使FDE成为从市场反馈到云产品路线图的关键反馈闭环。该职位将能直接利用Google DeepMind的工程与研究成果、前沿Gemini模型以及完整的Vertex AI平台，凸显了Google Cloud在AI领域通过技术权威与平台广度获取企业客户市场的整体战略。

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前向部署工程师，Google Cloud，AI 专家

本文是 Valtech 公司发布的 Forward Deployed Engineer（FDE，前线部署工程师）招聘信息，工作地点为加拿大魁北克省，要求流利英语。该岗位需要深度嵌入企业客户团队，将 Google Cloud 与前沿 AI 能力转化为生产级系统，而非仅担任顾问角色。核心职责包括：与客户工程团队协作，使用 Vertex AI 和 Gemini 模型架构、编码并交付多智能体系统、MCP 服务器、RAG 管道与安全护栏；设计检索增强生成架构，优化向量数据库与嵌入以解决幻觉问题；构建连接 Google AI 产品与客户遗留系统、身份、安全边界的集成方案；使用 Google ADK 或 LangGraph 实现 ReAct、自反思、分层委派等多智能体模式；构建评估与可观测性框架，关注延迟、每次请求成本等指标；调试高流量环境下的智能体逻辑与工具选择；并在项目结束后推进向客户团队的有序交接。必备资格包括计算机相关学士学位、5年以上 Python/TypeScript 软件开发经验、在 GCP 上架构部署 AI 系统的实操经验（Vertex AI、Gemini、BigQuery、Cloud Run 等）、构建生产级 RAG 与智能体解决方案的经验、使用 Terraform 等 IaC 工具部署云资源的经验、领导技术发现会议的能力、集成企业 IT 基础设施的经验，以及最高 50% 差旅的适应能力。优先资格涵盖 AI 硕士/博士、多智能体框架（ADK/LangGraph/CrewAI）、MCP 服务器经验、LLM 原生运营指标优化、高流量生产系统排障、数据主权与安全治理架构、AI 辅助开发倡导经验及 GCP 多项专业认证。Valtech 提供远程工作、健康保险、500 加元个人账户、退休计划匹配、弹性假期等福利，强调多元包容文化。该职位清晰呈现了 FDE 角色在 AI 工程落地中

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资深前部署工程师，GenAI，Google Cloud（日语、英语）

Google Cloud 发布 Senior Forward Deployed Engineer, GenAI 职位招聘，工作地点位于日本东京。该职位属于 Google Cloud 的 Go-To-Market 团队，要求候选人具备 Python 和机器学习框架（如 Keras、PyTorch、HF Transformers）的 5 年以上经验，以及应用 AI 构建系统的能力，包括提示工程、微调、检索增强生成（RAG）和编排模型与外部工具交互。候选人还需有在云平台（如 Google Cloud Platform）上架构、部署或管理解决方案的经验，并精通日语和英语。优先条件包括 AI 或计算机科学硕士/博士学位，以及使用 LangGraph、CrewAI 或 Google Agent Development Kit (ADK) 实现多智能体系统的经验，熟悉 ReAct、自我反思、层级委托等模式，并了解大语言模型原生指标（如 tokens/sec、cost-per-request）及状态管理和细粒度追踪优化。职位核心职责是将 AI 应用从原型转化为生产级智能体工作流，架构并编码连接 Google AI 产品与客户现有基础设施，构建评估流水线和可观测框架以确保智能体系统的准确性、安全性和延迟达标，识别可复用的现场模式并将其转化为可复用模块或产品功能需求，以及联合客户工程团队灌输 Google 级开发最佳实践。该职位强调嵌入式构建者的角色，弥合前沿 AI 产品与客户生产现实之间的鸿沟，并将现场洞察反馈至 Google Cloud 产品路线图。Google 提供包括 Gemini 前沿模型和 Vertex AI 平台在内的最先进 AI 产品组合，以及直接接触 DeepMind 工程和研究团队的协作文化。

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