Turing前向部署AI工程师

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内容摘要

本文是 Turing 公司发布的 Forward Deployed AI Engineer(前线部署 AI 工程师)招聘信息,工作地点位于印度马哈拉施特拉邦孟买,采用线下办公模式。Turing 总部位于美国加利福尼亚州旧金山,是全球领先的前沿 AI 实验室研究加速器及企业级 AI 系统部署合作伙伴,客户包括前沿 AI 研究机构与全球企业,公司曾被 Forbes、The Information 和 Fast Company 评为全球顶级创新企业,领导团队来自 Meta、Google、Microsoft、Apple、Amazon、McKinsey、Bain、Stanford、Caltech 和 MIT。该岗位要求候选人具备 4-8 年以上软件工程或解决方案工程经验,精通 Python、Langchain、LangGraph 和 SQL,拥有深厚的工程架构设计能力,包括 API、微服务和事件驱动系统,并具备将生成式 AI 应用部署到生产环境的成功经验。候选人需要熟练使用 AWS、GCP 或 Azure 等云平台,具备出色的沟通能力,能将复杂技术问题转化为面向客户的叙述。优先考虑熟悉 CI/CD、基础设施即代码(Terraform、Pulumi)、容器编排(Docker、Kubernetes)以及 LLM 微调、RAG 或 AI/ML 运维背景的人选。岗位核心职责包括领导面向客户的 GenAI 应用端到端部署、架构设计与实现可扩展解决方案、担任客户的技术顾问、与产品及工程团队协作推动平台能力建设。Turing 强调客户优先、创业速度和 AI 前瞻的价值观,提供协作支持的工作文化、灵活工作时间和有竞争力的薪酬。

核心要点

  • Turing 是一家总部位于旧金山的全球领先 AI 研究加速器与企业级 AI 部署合作伙伴,领导团队来自 Meta、Google、Microsoft、Apple 等顶级科技公司
  • 8 年Forward Deployed AI Engineer 岗位要求 4-以上软件工程经验,精通 Python、Langchain、LangGraph 和 SQL
  • 候选人必须具备将生成式 AI 应用部署到生产环境的实际经验,以及 API、微服务和事件驱动系统的架构设计能力
  • 岗位核心职责包括端到端 GenAI 应用部署、为客户提供技术顾问服务、并与产品和工程团队协作推动平台能力建设
  • 优先考虑具备 CI/CD、Terraform/Pulumi、Docker/Kubernetes、LLM 微调或 RAG 经验的候选人
  • 工作地点在印度孟买,提供有竞争力的薪酬、灵活工作时间和多元包容的工作文化

这是一份来自 Turing 的 FDE 岗位招聘信息,值得关注的原因不止在于它本身是一个高质量的职位机会,更在于它清晰地勾勒出了当前 AI 2B 领域对前线部署工程师(FDE)这一新兴角色的能力画像。招聘中明确要求将 GenAI 应用从设计到交付落地,同时承担技术顾问和客户沟通职责,这反映了 AI 行业从模型研发走向大规模产业落地过程中,企业对口人才的结构性需求。FDE 不再仅仅是一个纯技术岗位,而正在演变为融合工程交付、客户成功和产品能力的三栖角色。这份招聘信息对正在考虑向 AI 落地方向转型的工程师、以及希望优化团队编制的技术负责人,都具有直接的参考价值——它揭示了一个正在快速升温的职业方向及其核心技能组合。

Turing 是一家总部位于旧金山的全球领先 AI 研究加速器与企业级 AI 部署合作伙伴,领导团队来自 Meta、Google、Microsoft、Apple 等顶级科技公司

—— 络石智能研究院 · 编辑推荐

Turing前向部署AI工程师

关于Turing该前向部署AI工程师职位

Turing · 现场办公 · 印度马哈拉施特拉邦孟买

关于Turing

Turing总部位于加利福尼亚州旧金山,是全球领先的前沿AI实验室研究加速器,也是希望部署先进AI系统的全球企业值得信赖的合作伙伴。Turing通过高质量数据、专业人才和训练管线加速前沿研究,推动思考、推理、编码、多模态和STEM领域的发展。对于企业,Turing构建专有智能系统,将AI集成到关键任务工作流中,释放变革性成果,并驱动持久的竞争优势。

Turing被《福布斯》、《The Information》和《快公司》评为全球顶尖创新者之一,其领导团队包括来自Meta、Google、Microsoft、Apple、Amazon、McKinsey、Bain、Stanford、Caltech和MIT的AI技术专家。了解更多请访问www.turing.com

关于该职位

我们正在寻找一位技艺高超、积极主动的前向部署工程师(Forward Deployed Engineer, FDE),在生成式AI(Generative AI)部署的前沿领域工作。在此职位上,您将直接与客户合作,使用Python、Langchain/LangGraph和大语言模型(LLM)设计、构建并部署智能应用。您将把工程卓越性与客户同理心结合起来,解决高影响力的实际问题。

这是一个嵌入客户项目的实践性工程职位——非常适合那些热衷自主权、热爱解决难题并在动态技术环境中茁壮成长的工程师。

关键职责

  • 领导客户GenAI应用的端到端部署——从发现到交付。
  • 使用Python、Langchain/LangGraph和LLM框架,架构并实现健壮、可扩展的解决方案。
  • 作为客户信赖的技术顾问,理解其需求并定制AI解决方案。
  • 与产品、机器学习和工程团队紧密协作,影响路线图和核心平台能力。
  • 编写干净、可维护的代码,构建可复用模块以简化未来部署。
  • 跨云平台(AWS、Azure、GCP)操作,确保安全、高性能的基础设施。
  • 持续改进部署工具、流水线和方法论,缩短价值实现时间。

必备资质

  • 4-8年以上软件工程或解决方案工程经验,最好具有面向客户的能力。
  • 在Python、Langchain、LangGraph和SQL方面具有扎实的专业知识。
  • 深厚的工程架构经验,包括API、微服务和事件驱动系统。
  • 在设计并将GenAI应用部署到生产环境方面有成功的记录。
  • 精通AWS、GCP和/或Azure等云服务。
  • 出色的沟通能力,能够将技术复杂性转化为面向客户的叙事。
  • 能够自主工作并同时管理多个部署轨道。

优先资质

  • 熟悉CI/CD、基础设施即代码(Terraform、Pulumi)和容器编排(Docker、Kubernetes)。
  • 具有LLM微调、检索增强生成(RAG)或AI/ML运维背景。
  • 曾在创业公司、咨询公司或快节奏、以客户为中心的环境中工作过。

教育背景

  • 计算机科学、工程或相关技术领域的学士、硕士或博士学位。

价值观

我们以客户为先:我们将客户置于一切工作的中心,因为他们的成功是我们价值的最终衡量标准。

我们以创业速度工作:我们快速行动,保持敏捷,偏重行动,因为动力是完美的基础。

我们拥抱AI:我们帮助客户构建AI的未来,并将其应用于自己的角色和工作流程中以提升生产力。

加入Turing的优势

  • 卓越的工作文化(高度协作和支持的工作环境;每周5天)
  • 优秀的同事(与来自Meta、Google、LinkedIn等顶尖人才以及具有深厚创业经验的人共事)
  • 有竞争力的薪酬
  • 灵活的工作时间

是否不符合所有要求?研究表明,女性和有色人种在不符合所有资格时申请工作的可能性更低。Turing自豪地成为平等机会雇主。我们不以种族、宗教、肤色、国籍、性别、性别认同、性取向、年龄、婚姻状况、残疾、受保护退伍军人身份或任何其他法律保护的特征为由进行歧视。在Turing,我们致力于建设一个多元化、包容且真实的工作场所,并庆祝真实性。因此,如果您对这个职位感到兴奋,但您的过往经验并未完全符合职位描述中的每一项资格,我们仍然鼓励您申请。您可能正是这个或其他职位的合适人选。

对于来自欧盟的申请者,请在此查看Turing的GDPR通知。

准备好申请Turing了吗?

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专家点评

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常见问题

Forward Deployed AI Engineer 这个岗位需要什么样的技术栈?
根据 Turing 的招聘要求,该岗位需要精通 Python、Langchain、LangGraph 和 SQL,具备 API、微服务和事件驱动系统的架构设计能力,并有将生成式 AI 应用部署到生产环境的成功经验。同时需要熟练使用 AWS、GCP 或 Azure 等云平台。优先考虑熟悉 CI/CD、基础设施即代码(Terraform/Pulumi)、容器编排(Docker/Kubernetes)、LLM 微调或 RAG 的候选人。
Turing 是一家什么样的公司?
Turing 总部位于美国加州旧金山,是全球领先的 AI 研究加速器和企业级 AI 系统部署合作伙伴。公司为前沿 AI 实验室提供高质量数据、专业人才和训练管线,同时为全球企业构建专有的 AI 智能系统。Turing 被 Forbes、The Information 和 Fast Company 评为顶级创新企业,领导团队来自 Meta、Google、Microsoft、Apple、Amazon、McKinsey、Stanford、MIT 等顶级科技公司和学术机构。
FDE 岗位相比传统软件工程师有什么不同?
Forward Deployed Engineer(FDE)是一种嵌入客户项目的交付型工程角色,与传统软件工程师的关键区别在于:FDE 需要直接面向客户,负责从需求发现到技术交付的全流程闭环,同时充当客户的技术顾问,将复杂的技术方案转化为客户能理解的叙述。该角色要求工程能力与客户沟通能力并重,能够在分布式、多项目并行的动态环境中独立工作,更贴近 AI 落地场景的实际要求。

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