Forward Deployed Engineer（FDE，前线部署工程师）正在成为科技行业最炙手可热、也最难招到的岗位之一。2025 年，FDE 相关职位的招聘量同比增长超过 800%，但企业依然难以填补这些空缺。
这篇文章将从技能要求、行业趋势、头部公司影响、招聘挑战和人才供给五个维度，分析 FDE 稀缺的深层原因。
FDE 需要同时具备深厚的技术能力和出色的客户沟通能力——这种组合本身就很罕见。
FDE 必须是能写生产级代码的全栈工程师。典型的职位描述会强调 full-stack development、云基础设施和 AI/ML 集成能力。比如 Databricks 的一个 FDE 岗位要求"设计和部署针对客户需求定制的 AI/ML 解决方案，涵盖后端、前端和集成"。
Python 是最常见的语言要求（出现在 66% 的 FDE 职位中），TypeScript、云平台（AWS/GCP/Azure）和容器化技术（Kubernetes/Docker）也是常见要求。这意味着 FDE 需要是一个能快速学习新技术的多面手。
与传统开发者不同，FDE 大量时间都在与非技术背景的利益相关者直接打交道。他们扮演着"私人技术顾问、业务咨询师、手把手指导者"的多重角色。
有专家这样说："你可以是世界上最好的 AI 工程师，但如果你不能坐下来跟一个非技术背景的 VP 解释为什么他们的 AI agent 总是失败，而且不让对方觉得自己很蠢，你就没法胜任 FDE。"这种在技术和业务之间翻译的能力至关重要。
FDE 经常在模糊、快速变化的环境中工作。他们需要快速构建原型、根据真实反馈迭代、随着需求演变而调整方向。Salesforce 的 FDE 职位就要求"主导快速原型开发和迭代"，同时端到端负责实现。
FDE 通常是现场唯一的工程师，所以必须是自主型问题解决者——能够排查实时问题、在不确定中做决策。有 FDE 老兵把这个角色比作在客户项目上当创业公司 CTO，从头到尾负责高风险项目。
FDE 横跨多个领域——既是软件工程师，又是解决方案架构师，还是产品经理。Palantir（FDE 概念的开创者）指出，FDE 的职责"类似于创业公司 CTO……在小团队中工作，端到端负责高风险项目的执行"。
实际工作中，一个 FDE 可能在一周内写数据集成代码、调试模型、培训客户使用工具、收集新功能需求。这种混合技能本身就很复杂，很少有候选人能全部满足。招聘方也承认："这需要罕见的技能组合——既能驾驭复杂的业务动态，又是顶级工程师，还要能引领 AI 落地的前沿。"这样的多面手工程师本身就稀缺。
FDE 需求的激增与当前的技术趋势紧密相关，尤其是将 AI/ML 解决方案部署到真实业务环境的推动力。
2023 和 2024 年，企业还在试验 GPT-4、ChatGPT 等 AI 工具。到了 2025 年，焦点转向了将 AI agent 和 ML 模型部署到生产系统以产生业务价值。
然而，很多组织发现在现实世界中落地 AI 远比跑个 demo 复杂得多。"2023-24 年，大多数公司还在摸索基本的 ChatGPT 使用。到 2025 年，他们开始尝试将 AI agent 部署到生产系统"，这不是售前工程师能搞定的——你需要有人嵌入客户团队、写生产代码、确保 AI 在真实复杂环境中运转。
这催生了对 FDE 的巨大需求——他们能弥合强大 AI 模型与实际业务流程之间的鸿沟。有研究发现高达 95% 的 AI 项目未能产生业务价值，很大程度上就是因为这个"最后一公里"集成问题。FDE 被视为让 AI 真正在一线落地的解决方案。
由此，各行各业的公司都在抢招 FDE。2025 年"Forward Deployed Engineer"相关职位同比增长 800%-1165%，这个增速远超合格人才的供给。这一数据来自 Financial Times 和 Indeed 等来源，反映了一个广泛趋势：AI 和企业软件公司急需能为客户部署解决方案的工程师。
招聘战已经打响——2025 年 10 月是有史以来 FDE 招聘广告最多的月份。有 VC 甚至称 FDE 为"科技行业最热门的工作"。
一些 FDE 驱动项目的高调案例验证了这个角色的价值，进一步推高了需求。
比如制药巨头 Novo Nordisk 借助 Anthropic 的嵌入式工程师实施定制 AI 方案，将一个关键文档流程缩短了 90%。John Deere 则通过 OpenAI 的前线部署团队直接在农机上开发 AI 精准农业项目，实现了化学喷洒量减少 60-70%。
这些成功案例——嵌入式 AI 工程师快速交付实实在在的 ROI——引起了其他公司的关注。信息很明确：投资 FDE 能让 AI 从炒作变成真正的成果。有专家这样说："企业购买 AI 就像你奶奶拿到一部 iPhone：他们想用，但需要你帮他们设置好。"FDE 就是帮企业"设置好"和定制 AI 的人，所以每个企业软件供应商现在都想要这类专家。
虽然 AI/ML 是最大驱动力，但其他趋势也在推动 FDE 需求。很多现代 B2B SaaS 产品（数据基础设施、网络安全、金融等）太复杂，无法即插即用。
FDE 正在被招聘来确保客户在高度监管或技术复杂的行业（金融、政府、医疗、保险、能源等）取得成功。这些行业里"部署复杂度就是全部价值主张"——花哨的 AI 或数据平台如果不能针对客户的遗留系统、合规要求和工作流程进行定制，就毫无价值。FDE 在这些场景中大显身手，进一步扩大了寻求此类人才的公司数量。
几家关键公司塑造了 FDE 角色，并通过自身实践和成功点燃了需求。
Palantir Technologies 在 2010 年代初创造了"Forward Deployed Engineer"这个概念（内部称为"Deltas"）。Palantir 的商业模式依赖于将工程师嵌入每个客户（通常是政府机构和大型企业）来实施其数据集成平台。
曾经，Palantir 的 FDE 数量比核心工程师还多。这些工程师会在客户现场花数月时间构建定制工作流和集成。Palantir 证明了深度嵌入技术人才的模式能带来成功部署——这是 Palantir 实现良好客户成果的重要原因（也是其商业成功的因素）。
如今，FDE 大约占 Palantir 员工的一半。这家公司过去二十年的示范效应展示了 FDE 的价值，现在很多公司都在效仿。
随着企业对 GPT-4 和 ChatGPT 的使用增加，OpenAI 自己在 2025 年也推出了 FDE（或类似的"Applied AI Engineer"）团队。OpenAI 的 FDE 直接与企业合作伙伴合作，使用 OpenAI 的模型定制和部署 AI 解决方案。
比如，OpenAI 的工程师被嵌入 John Deere 在农机上实施 AI。OpenAI 公开承诺招聘数十名 FDE（目标是 2025 年在欧洲招聘 50 名 FDE 以满足需求）。
通过大力投资前线部署人才，OpenAI 向市场发出信号：即使是顶级 AI 实验室也需要一线工程师来让技术为客户所用。这鼓励了其他 AI 供应商效仿。
无数其他公司现在都在组建 FDE 团队。Salesforce 宣布计划在 2025 年组建 1000 人的 FDE 团队，帮助客户实施其新的 AI Agent 工具。Cohere（一家 AI 创业公司）的联合创始人强调"我们在工作开始时就嵌入工程师，以确保客户得到他们真正需要的"。Anthropic 据报道正在将其应用 AI 工程团队扩大五倍以满足客户需求。
即使在纯 AI 之外，像金融科技创业公司 Ramp 等公司也引入了与客户合作的 FDE 小组，同时将反馈循环回核心产品开发。这种头部玩家的广泛采用产生了网络效应——FDE 现在是投资人和高管都想在组织架构中拥有的角色。VC 和科技媒体的炒作（如 a16z 和 Financial Times 称 FDE 为新热门工作）进一步验证了这一点，刺激更多公司跟风。结果是全行业需求飙升，大小公司的 FDE 编制都在增长。
这些公司推动的一个共同主题是：当今科技的竞争优势越来越不在于原始产品本身，而在于你能多好地为客户实施它。Palantir 的成功（市值、大额合同）常被归因于其前线部署工程师大军——他们确保软件在每次部署中真正产生结果。
同样，OpenAI、Anthropic 等公司也意识到，仅仅交付 AI 模型或平台是不够的——客户需要帮助才能实现价值。通过支持 FDE 项目，这些公司重新定义了对话：招聘 FDE 现在被视为推动采用和 ROI 的关键，而不仅仅是额外服务。这种理念向下传导，增加了所有技术供应商招聘此类人才的紧迫性，否则就会面临客户流失的风险。
虽然需求爆发，但公司在招聘 FDE 时面临重大挑战。几个因素导致了人才稀缺：
简单说，具备 FDE 所需技能的人远少于空缺职位。这种技能画像很特殊——混合了资深软件工程能力和咨询式的客户技能——所以候选人池有限。
很多优秀工程师缺乏面向客户的圆滑，很多出色的客户导向咨询师缺乏所需的编码深度。这使得真正合格的 FDE 成为"难以填补"的角色，通常因稀缺而获得市场顶级薪酬。FDE 平均薪资约为 17.4 万美元，通常还有股权。即使高薪，公司也常常找不到足够合适的申请者。
传统招聘流程难以评估 FDE 技能。用标准面试筛选"编码能力 + 沟通能力 + 业务敏感度"很困难。很多招聘漏斗仍然只检查技术能力（如白板算法），可能忽略软技能，反之亦然。
有招聘人员观察到："怎么筛选'能写生产代码 + 理解业务背景 + 沟通良好'的人？简历看起来都一样；每个人都声称自己沟通能力强。"结果是招聘错配——公司过滤掉非传统候选人，或错误地招了实际不适合 FDE 要求的人。
一些公司正在开发多轮面试流程（编码测试、系统设计、客户模拟练习）来找到正确的组合，但这需要额外的努力和招聘专业度。很多公司根本没有准备好评估 FDE。
需求如此之高，对有经验 FDE 的竞争非常激烈。像 Palantir 或早期采用者这样的公司有训练有素的 FDE 团队，现在很多创业公司和大公司都在积极挖人。
有人在 Reddit 上说："自从转型为 FDE，我的 LinkedIn 疯了——有这么多很棒的高薪机会找上门来。"这种竞价战意味着即使公司找到候选人，也可能因为更好的报价而流失。小型创业公司尤其难以与大玩家竞争。
此外，留住 FDE 也很难：这些工程师拥有高度市场化的技能，可能被更有趣的项目或更高的薪水吸引走。媒体提到的"招聘战"是真实的——这让任何单一雇主都难以快速组建 FDE 团队。
随着 FDE 头衔走红，一些公司将其他角色（如解决方案架构师或销售工程师）重新包装为"Forward Deployed Engineer"来吸引人才。这在招聘中可能适得其反。
候选人可能不确定这个角色在特定公司到底意味着什么——比如是带销售指标的销售工程工作，还是真正的工程部署角色？有些情况下，候选人入职期望写代码和构建解决方案，却发现角色更多是客户管理，导致快速离职。
市场上的头衔通胀和定义不一致使招聘更棘手：寻求真正 FDE 的公司必须区分自己的职位，并说服候选人这不是被错误标签的咨询角色。这种混淆要求招聘经理清晰定义职责（比如"你将 70% 的时间在客户项目上编码，而不是背销售指标"）来吸引合适的人。
不是每个工程师都想要 FDE 角色所要求的生活方式，这缩小了候选人池。这些工作通常涉及大量出差（25-50%+）和高压的现场工作期。一些优秀工程师更喜欢稳定的办公室常规或纯技术工作，而不是飞往客户现场和处理凌晨 2 点的紧急情况。
招聘过程中，公司发现"很多候选人以为这是普通软件工程工作"，所以必须确认此人是否真正"理解并想要客户接触"。对随时待命的救火或频繁面对面客户互动感到不适的人不会在这个角色中茁壮成长。这种自我选择意味着相对较少的工程师既能胜任工作又真正想要这类工作。招聘经理面临的挑战是找到那些罕见的、既热爱技术又热爱客户的人。
FDE 角色的快速崛起已经超过了人才管道的发展，造成了供给瓶颈。
与数据科学或前端开发等领域不同，没有学术项目或标准课程在培养"forward deployed engineers"。这个角色需要计算机科学、系统设计、项目管理和咨询技能的混合，通常只能通过多样的工作经验获得。应届毕业生很少具备这种组合。
因此，公司不能简单地批量招聘应届生担任 FDE 角色——所需的在职培训相当可观。FDE 通常需要从已经在行业环境中证明自己的工程师中培养。这种直接培训管道的缺失意味着 FDE 供给增长缓慢。
一些组织已开始在内部培养 FDE 人才，但这需要时间。Palantir 历史上招聘顶尖年轻工程师，并通过早期配对客户有效地将他们培训为 FDE（其"Delta"项目）。少数创业公司现在正在招聘优秀应届生担任初级 FDE 角色，但这很罕见（一项分析发现只有约 12% 的 FDE 职位是入门级的）。
那些确实招聘初级 FDE 的公司在导师制和客户项目轮岗上大量投资以培养必要的技能组合。但对大多数公司来说，创建 FDE 培训管道是新事物——可能需要数月或数年，软件工程师才能在指导下成为熟练的 FDE。这种长期爬坡不能立即解决当前的短缺。
由于难以直接招聘 FDE，一些公司尝试从相邻角色转化现有人才——比如提升解决方案架构师、客户成功工程师甚至销售工程师的编码能力；或培训产品工程师的客户沟通技能。
虽然这在个别案例中可行，但无法大规模快速解决问题。它需要仔细选择（不是所有人格都适合这种混合性质）以及在此人缺乏的领域（技术或客户技能）进行额外培训。比如，一个优秀的开发者可能需要沟通和业务敏感度方面的指导；一个精明的咨询师可能需要密集的编码培训。
这种人才转化管道是有限的，会消耗内部资源。而且，正如一位行业观察者指出的，炒作周期中的公司有时会在没有真正提升技能的情况下将专业服务人员"重新标签"为 FDE，这并不能真正增加有效 FDE 的供给。
即使候选人被招聘或再培训担任 FDE 角色，他们通常也需要一段适应期来学习公司的产品、客户领域和部署的细微差别。每个行业（金融、医疗等）都有特定的法规和复杂性；每个产品都有自己的特点。FDE 必须在不同领域快速变得有效，这并不简单。
这意味着新 FDE 可能需要数月的跟随和渐进式任务才能独立领导客户部署。在快速增长的公司中，这造成了瓶颈——你不能立即向 10 个客户部署 10 个新 FDE；你必须分阶段引入他们。扩展 FDE 团队的速度慢于需求的快速增长，这加剧了当前的稀缺。
因为这个角色太新，外部培训资源才刚开始出现。我们看到了早期迹象，如针对有志成为 FDE 的人的博客文章、训练营或聚会（通常聚焦于 AI 工程和客户交付的交叉点）。一些招聘平台（如专门的黑客马拉松或"配对日"）正在通过测试实际问题解决和沟通来挖掘 FDE 人才。
然而，这些都是新生的。与成熟的角色不同，还没有健全的 FDE 技能认证或课程生态系统。随着意识的增长，人才管道可能会改善，但与此同时，市场正在忙于临时寻找或培训人才，这使供给相对需求保持在低位。
Forward Deployed Engineer 处于前沿技术和现实实施的关键交汇点——而目前，对这个角色的需求远超供给。稀缺归结为多重因素的完美风暴：
在培训管道和招聘实践跟上之前，FDE 将继续是稀有且高度抢手的工程师品种。简而言之，科技行业已经意识到它迫切需要 FDE 来释放下一波创新——但培养一个 FDE 远比发布一个职位描述困难得多。这种需求和可获得性之间的差距正是 Forward Deployed Engineer 如此稀缺的原因。