lite-FDE工程师

职位描述

一、核心定义

把顶尖工程师直接派驻客户现场，把通用大模型/AI产品，落地成客户业务能用、能产生价值的系统。

• 不是纯研发、不是纯咨询、不是纯实施，是三者混合。

• 口号：Eat pain, excrete product（消化业务痛点，产出可用产品）

二、AI 场景下 FDE 做什么（大模型时代）

1. 业务翻译

把客户“想做智能客服、智能投研、智能质检”这类模糊需求，转成可落地的AI方案。

2. 全栈交付

◦ 私有化部署大模型（Qwen、Llama、GLM 等）

◦ 做 RAG、微调、提示词工程

◦ 对接企业内部系统（ERP/CRM/数据库）

◦ 写生产代码、做服务化、性能优化

3. 驻场迭代

长期在客户侧，持续调优效果、控幻觉、保证稳定可用。

4. 反向产品化

把场景经验带回公司，反哺通用产品。

三、FDE vs 传统角色（一眼看懂区别）

• 普通AI工程师：做通用模型/组件，面向所有客户

• 咨询顾问：讲方案、不写代码、不落地

• 实施/交付：按产品配置，不深度定制、不解决复杂问题

• AI FDE：懂技术+懂业务+写代码+驻场落地+对效果负责

四、必备技能（AI FDE）

• 编程：Python 为主

• AI基础：大模型、RAG、微调、提示词、LangChain等

• 云与部署：AWS/Azure/阿里云、容器、分布式

• 业务理解：能跟客户高管、业务专家对话

• 抗压：现场排障、快速迭代、解决混乱问题