对话 310｜他的FDE团队从30人扩到100人，但为什么很多大厂工程师甚至不知道这个岗位？

我是孙煜征，大家叫我立正，康奈尔经济学博士、《真本事》作者、Superlinear Academy创始人。在这里，和我一起把AI、工作与人生中的重要问题想明白。

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本期内容

模型和API人人可用，稀缺的是把AI Agent交付成可靠业务结果的人。Jove从Cresta的一线实践解释FDE如何补上最后一公里：处理RAG、幻觉和guardrail，也理解业务、赢得客户信任并对结果负责。

适合工程师、创业者和企业AI负责人，帮助判断FDE是否值得转型、企业为何需要这一角色，以及招聘时该看技术还是交付能力。

这期你会听到

• Forward Deployed Engineer与传统驻场工程师的组织位置和责任有何不同？

• FDE如何把客户现场问题带回产品，并缩短AI Agent的time to value？

• 语音AI进入酒店、银行或餐馆时，RAG、延迟与业务细节为何构成最后一公里？

• 为什么客户信任可能比模型、guardrail和工程实现更难积累？

• Cresta如何通过编程、工程实践、行为沟通与限时构建任务面试FDE？

章节

00:00 — Jove与FDE岗位扩张窗口

02:20 — AI Agent FDE负责什么

06:50 — 创业经历为何适配FDE

09:30 — 把客户现场反馈带回产品

16:00 — 语音AI如何进入真实服务场景

23:00 — 技术之外更难的是客户信任

26:20 — 模型易得，最后一公里难做

32:00 — FDE的人才画像与面试方式

38:30 — 从掌握技能到对结果负责

39:30 — FDE在北美与国内的不同条件

本期嘉宾

Jove在温哥华的AI公司Cresta带领约30人的FDE团队，预计扩展到100人；他曾在Splunk、EMC担任工程师和管理者，也有开发实时数据管道和流式数据库的创业经历。

相关内容

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完整版56分钟：

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