在 AI 技术飞速发展的当下，「驻场交付工程师」（FDE）正成为连接实验室与市场的关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察，深入客户现场，将抽象模型转化为可落地的解决方案。OpenAI、Anthropic、Cohere 等公司纷纷扩充 FDE 团队，这个趋势也开始在国内蔓延，以打通 AI 落地的「最后一公里」。
打开招聘网站，你可能会发现这样一类 AI 岗位描述：「既要精通算法模型，又能与客户面对面沟通，深入业务场景定制 AI 解决方案。」
这种被称为「驻场交付工程师」（Forward Deployed Engineer，简称 FDE）的角色，正在成为 AI 产业的新风口。
他们不仅写得了代码，还要下得了一线「战场」，直接驻扎到客户公司内部，手把手帮企业把最前沿的 AI 模型用起来。
OpenAI 和 Anthropic 等国外 AI 领军企业今年都在疯狂招募这类复合型人才，希望通过他们加速自家尖端技术的落地，打开更广阔的商业局面。
AI 落地的「最后一公里」瓶颈
这股人才热潮背后，是 AI 技术落地「最后一公里」普遍存在的瓶颈。
据统计，超过 70% 的 AI 项目都会卡在落地阶段，从概念验证（PoC）转化为实际生产的比例甚至不足 30%。
一方面，各行各业从制造业到医疗保健都渴望搭上 AI 快车，另一方面企业高管却往往困惑：
具体该如何将 AI 用起来、怎样才能把投入转化为回报？
模型的能力和实际应用之间，出现了一道巨大的鸿沟。
传统通用的软件方案未必适用于高度定制化的 AI 场景；
如果没有对业务需求的深刻理解，再先进的模型也可能变成「华而不实」的摆设。
正如 Anthropic 应用 AI 团队主管 Cat de Jong 所说：
一家财富 500 强银行和一家构建原生 AI 产品的初创公司，需求完全不同。
Cat de Jong
驻场交付工程师的出现，正是为了填补这一鸿沟。
哪里有 AI 落地的「疑难杂症」，他们就冲到哪里。
在硅谷数据智能公司 Palantir，这种做法被 Nic Prettejohn 形容为「从内部发现产品」的路径。
Nic Prettejohn
Palantir 可以说是 FDE 理念的先行者，早在近 20 年前就从军事概念中获得灵感，开始将工程师「前置部署」到客户现场。
该公司至今约有一半员工担任 FDE 角色，足迹遍布阿富汗和伊拉克的前线基地、美国中西部的工厂车间乃至炼油厂。
据报道，Palantir 常以「双人小组」形式派遣 FDE：一位负责梳理客户需求（内部代号「Echo」），另一位负责技术实现（代号「Delta」）。
这样的组合让他们可以快速找准问题并给出定制方案。
正因深谙行业痛点，FDE 们深知「软件的价值不在代码多精妙，而在于能否真正解决终端客户的问题」。
只有当客户在 Demo 演示时由衷惊呼「这简直改变了游戏规则」，技术才算有了意义。
凭借这种对价值交付的执着，FDE 被业界誉为 AI 时代的「特种兵」和「产品探路者」，承担着把前沿技术变现为商业价值的核心使命。
新职位炙手可热，需求暴增八倍
今年以来，随着生成式 AI 掀起新一轮产业热潮，FDE 成为各大 AI 公司争相招聘的香饽饽。
OpenAI 在 2023 年初组建了专门的 FDE 团队，预计 2025 年扩充到约 50 名工程师。
Anthropic 则表示其应用 AI 团队（涵盖 FDE 和产品工程师）将在年内扩大五倍，以满足源源不断的客户需求。
据求职平台 Indeed 的数据显示，这类需要与客户深入互动的 AI 岗位招聘发布量在 2025 年前三季度猛增了 800% 以上，呈现爆炸式增长。
Cohere 联合创始人兼 CEO Aidan Gomez 也直言，他们会在和客户签订合同之初就派入工程师，「确保客户需求得到精准满足，并随着客户团队上手后再逐步缩减驻场力度」。
为了抢占市场先机，AI 企业纷纷不惜投入人力深入客户一线。
「我们将工程师嵌入客户现场一起创新」，OpenAI 欧洲和中东 FDE 负责人 Arnaud Fournier 指出，这不仅帮客户创造了价值，也将一线洞见反哺回公司，指导研发方向，确保产品迭代符合真实需求。
驻场交付工程师的价值已经在一些合作案例中得到体现。
OpenAI 团队曾协助农业机械巨头约翰迪尔（John Deere）定制 AI 模型，用于精准识别田间杂草并自动控制喷洒。
传统农用喷洒机往往「一视同仁」地喷洒整个田地，而引入计算机视觉和机器学习后，新系统只对准杂草施药。
这项「智喷」技术让农场的农药使用量减少了 60%–70% 之多，大幅节省成本并减少环境危害。
更重要的是，在 FDE 的帮助下，农场主们学会了如何操作这些复杂的新工具，顺利将 AI 融入日常耕作流程，实现了技术价值转化为生产力。
这正是 FDE 存在的意义：不让任何一项 AI 发明停留在 PPT 里，而是千方百计让它在现实中发挥作用。
国内同行需求兴起，谁来扮演 AI「交付」角色？
这样的趋势不止出现在海外。
国内 AI 产业同样意识到了「AI 落地工程师」的重要性。
早在 2022 年，就有业内人士指出新型技术岗位（如驻场交付工程师和解决方案架构师）的人才需求非常旺盛。
随着近年大模型浪潮席卷中国，如字节和腾讯等科技巨头以及各类创业公司也设立了类似职位（如解决方案架构师），帮助客户将通用 AI 能力定制成贴合自身业务的解决方案。
典型的解决方案架构师职位描述样例
国内招聘平台上有关「大模型落地」「AI 交付」「解决方案」的职位近年来明显增多，薪资水平也水涨船高。
不少岗位年薪动辄数十万元，其中经验丰富者更可达百万级别。
这些描述几乎和 FDE 如出一辙：技术与业务并重，代码与沟通齐飞。
可以预见，随着越来越多行业客户寻求将 AI 技术引入业务，既懂技术又懂行业的交付型工程师将在中国市场上持续走俏。
如何成为一名驻场交付工程师
高薪背后是高要求。
驻场交付工程师通常被视为「T 型人才」的典范：既要有技术深度，又具备业务广度和软技能。
对于有志投身这一角色的从业者，有几个培养方向的建议，仅供参考。
深耕 AI 技术
掌握扎实的编程能力（如 Python）和主流 AI 框架（如 PyTorch），熟悉大模型原理与应用。
尤其要训练自己在大模型微调、提示词工程、RAG（检索增强生成）、工作流、LangChain 等 Agent 框架方面的实战能力，这些都是 FDE 在项目中经常用到的「武器装备」。
理解行业场景
培养对某个或多个垂直行业的业务流程和痛点的洞察力。
例如金融领域的风控合规、零售业的智能客服、制造业的质量检测等。
可以通过参与行业项目、阅读行业报告来积累知识。
当你对业务越熟悉，就越能发现 AI 可施展拳脚的切入点。
FDE 要做业务价值的「挖掘机」，把模糊需求拆解成具体可落地的 AI 任务。
锻炼沟通和方案能力
有机会就多参与跨部门协作的项目，练习将技术概念向非技术客户解释清楚，并根据对方反馈快速调整方案。
FDE 本质上也是半个顾问和产品经理，需要能站在客户角度思考。
要有良好的沟通和问题解决能力，能承受压力推动复杂项目落地。
这方面能力的提升，离不开有意识的训练，如多做产品演示、方案宣讲，或承担团队项目管理角色等。
保持学习与好奇
AI 前沿日新月异，新模型、新工具层出不穷。
优秀的 FDE 必须对新技术充满好奇，愿意不断学习。
要跟踪 AI 前沿技术并提出创新方案，这几乎是所有相关岗位的共性要求。
可以关注 AI 行业媒体、HuggingFace 开源项目、AI 前沿论文等，尝试将新兴技术应用于自己的项目中，以培养快速掌握新工具的能力。
落地为王
归根结底，驻场交付工程师是连接「实验室和市场」的桥梁，也是打通 AI 价值链的关键一环。
当你站在代码和客户交汇的最前线，洞察需求、解决问题，你便不再只是工程师，更是技术价值的创造者与传递者。
毕竟，再酷炫的 AI 技术，如果无法落地，终究只是镜花水月。
而能够架起技术通向现实之桥的人，才能定义 AI 的未来。
参考资料：
https://www.ft.com/content/91002071-7874-4cb7-9245-08ca0571c408
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