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！

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，愈來愈多 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：

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

五、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 538,860 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。

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資料來源：Palantir、商業內幕、FT、Big Tech Careers

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

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