在AI技術飛速前進的同時，企業更頭痛的是：如何把模型真正跑進業務場景、帶來可量化價值。
過去，這項任務由解決方案架構師承接「落地」責任；但現在，越來越多AI公司把重心放在「前線部署工程師」（Forward Deployed Engineer，FDE）。
而這個「以AI為貴」的新興職業，有多熱門？
據《金融時報》報導，求職平台Indeed數據，2025年前線部署工程師的需求量暴增，光是今年1月到9月的職缺數就比去年同期成長超過800%。
OpenAI年初成立前線部署工程師團隊，預計2025年將擴編至50人；Anthropic也將包含此職位在內的應用AI團隊擴大5倍。
用最淺白的話來說，「前線部署工程師」是一種貼近客戶一線的軟體工程師角色。他們不只寫程式，還會到客戶現場理解業務流程，把公司產品快速調整、整合與落地，讓客戶真的能用、用得起、用得好。
前線部署工程師是如何誕生的？
據《商業內幕》報導，前線部署工程師源自Palantir在早期與情報、軍事等高度保密單位合作時的實務需要。由於客戶難以在遠端完整描述需求，Palantir改採工程師直接進駐現場、與使用者並肩工作、以快速迭代把原型變成可用系統的做法；這套方法逐步制度化後，就形成了FDE。
Palantir在官方部落格指出，FDE在其內部被稱為「Delta」，並常與較偏產品策略／PM的Deployment Strategist（內部稱為Echo）搭檔運作。核心職能是長期嵌入客戶端，直接以工程能力把平台（Gotham、Foundry）配置、延展成能解決特定任務的工作流與應用，而不只是以顧問身分提出建議；整體文化偏研發導向。
因此，Palantir的FDE模式本質上把「客戶部署」視為研發（R&D），而不是銷貨成本（COGS）：允許前線為解決特定高價值問題「先做出來」，即使短期效率或毛利不佳，但長期以回流平台與擴散採用取得商業回報。這種取向需要高人力門檻、容忍重工與失敗，並把路線權交給前線。
時至今日，Palantir官方仍以FDSE稱呼這個職缺，並強調「我們開創這個角色」。職務說明維持嵌入客戶、以工程手段交付影響、並回饋平台；也明載需出差到客戶現場（約25%）等要求。
AI公司為何如此仰賴FDE？
在AI大時代，FDE職缺之所以熱門，關鍵在於生成式AI／Agent要進入百工百業，每個場景都高度異質且缺乏成熟標準，企業往往不知道如何落地與整合流程。
而FDE能在現場完成「產品發現」與「流程重設」，縮短技術到價值的距離。這也是近年OpenAI、Anthropic等AI新創皆擴編FDE／應用團隊的原因。
簡單來說，這套模式的核心精神是：把一線洞察沉澱回平台產品，降低未來專案的客製化成本與時間。
據OpenAI國際總經理Oliver Jay的描述，在拓展企業端客戶的過程中，過去一年最大瓶頸是把成功的試驗場景（PoC／試點）搬進正式流程（Production）。例如資料權限、評估標準、風險管理與監管要求等，在AI落地時一步都不能少。因此，OpenAI的回應是派工程師和客戶並肩作戰，確保評估框架、指標與護欄跟著產品一起長。
值得注意的是，在Palantir的實務經驗中，FDE常被稱為「創業者準備營」。因為，一個成熟的FDE對外要能和投資人與客戶對話，對內能把產品碼好、交付好。這種信念從而延伸到AI創業生態系：能把案子在現場做成，是最好的創業能力養成。
總結以上，可將FDE的職責歸納成以下面向：
- 需求落地：深入客戶現場，將模糊的業務痛點拆解成可開發的技術任務與交付物。
- 產品客製與整合：在既有產品基礎上做二次開發，串接客戶的資料、系統與權限，處理相容性與效能。
- 快速交付：以短迭代推出可用版本，驗證價值、修問題、擴規模，兼顧穩定與速度。
- 故障排除：面對真實環境的各種「坑」，從網路、資料品質、部署到安全合規，第一時間定位並修復。
- 橋接溝通：同時與客戶與內部產品／研發溝通，把現場回饋轉成產品改進方向，避免兩邊失焦。
FDE薪資行情有多好？
Palantir：FDE的始祖巨人
- 行情：美國Forward Deployed Engineer／FDSE年度總包約落在171k～347k美元；Levels.fyi中位數約211k美元，Glassdoor估計中位數約256k美元。
- 股票：RSU（PLTR上市），屬流通股權，具市場流動性。因此看起來年薪比AI公司低，但Palantir的股票是上市公司股票（PLTR），完全流動，拿到就是真金白銀。
- 工作內容：前線嵌入客戶、跨資料整合與生產維運；差旅頻繁、壓力與工時較高的特性在官方與員工分享中一致出現。
OpenAI：老手的薪資天花板
- 行情：Levels.fyi顯示軟體工程師L4≈575k、L5≈998k、L6≈1.25M美元／年；公司整體薪酬中位數約53萬8860美元／年。
- 職稱差異：Glassdoor上「Member of Technical Staff」樣本估計總包151k～220k美元、中位≈181k；與資深工程層級不同，需區分使用。
- 股票：OpenAI發的是PPU（Profit Participation Units）。雖然理論上是「紙上富貴」，但OpenAI定期舉辦Tender Offer（回購）讓員工變現（例如2024／2025都有大規模回購）。
- 工作內容：更像是「技術特種部隊」，負責幫大客戶（如摩根大通、可口可樂）落地GPT-4模型，解決高難度的整合問題。
Anthropic：爆發成長期的潛力股
- 行情：Levels.fyi顯示Senior Software Engineer≈550k（base≈318k、equity≈233k），Lead Software Engineer≈700k（base≈328k、equity≈372k）；該職系中位約570k美元／年。
- 股票：公司估值成長極快（從幾十億到幾百億美金）。如果你相信Claude能超越GPT，這裡的股票潛在倍數回報（Upside）可能比OpenAI更高。
- 工作內容：強調AI安全與企業端應用，工作文化相對OpenAI稍微「學術／嚴謹」一些，但同樣高壓。
結論：FDE好職缺，不考慮轉行嗎？
總結來說，AI的勝負不在模型跑多快，而在價值落地得多穩。FDE的存在，就是把演示台上的漂亮曲線，變成營運現場的可量化成果：接上資料管線、修掉流程摩擦、把真實使用回饋寫回產品。
下一步，與其追最新參數，不如先問：你的團隊裡，有沒有人能在一線場景把系統跑起來並持續優化？如果沒有，就從招募FDE開始。
對求職者來說，FDE要能寫code、能接住客戶CEO的疑問、能為bug救火，還能把教訓回寫成可重複的解法。記住，市場在找的不是會講模型的人，而是能讓模型乖乖產生價值的人。
資料來源：Palantir、商業內幕、FT、Big Tech Careers
＊本文出自《數位時代》，原文標題：AI職缺當紅炸子雞：前端部屬工程師FDE是什麼？需求暴增800%，比AI科學家還搶手！
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責任編輯：陳芊吟
核稿編輯：倪旻勤
