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Forward Deployed Engineer(FDE)– AI & Product

$60K - $96K Ontario, CA, US Mid Posted October 20, 2026

Role Description

岗位介绍我们正在寻找一名 Forward Deployed Engineer,直接深入业务一线,与 Operations、Pricing、Procurement 以及其他业务团队一起工作,发现问题,并通过技术快速解决问题。我们不限制工作年限。如果你是应届生、刚毕业不久,或者经验不多,但学习能力强、动手能力强、愿意深入业务,我们也非常欢迎。这个岗位不会要求你一开始就具备完整的 FDE 经验。你会直接与公司技术负责人合作,并获得业务、产品和技术方面的指导。相比经验,我们更看重:学习能力、Ownership、执行力、沟通能力和解决问题的能力。这不是一个传统的软件工程岗位。你不会只接收已经定义好的需求然后开发。你需要进入真实业务流程,理解团队每天是如何工作的,找到重复、低效、容易出错的环节,然后通过 AI、自动化、内部工具和系统集成解决这些问题。这个岗位位于工程、产品和业务运营的交叉点。你会做什么

  • 跟随 Operations、Pricing、Procurement 等团队,理解他们真实的日常工作流程。
  • 主动发现重复劳动、低效流程以及容易出错的问题。
  • 使用 AI、Automation 和 Internal Tools 改善这些流程。
  • 快速开发 Prototype,并让真实业务用户使用和反馈。
  • 使用 Python、SQL、API 等工具解决实际业务问题。
  • 将 LLM 与数据库、Email、内部系统和第三方系统进行连接。
  • 根据项目需要开发简单的前端或内部工具。
  • 分析数据,判断上线的工具是否真正提高了效率或业务结果。
  • 与工程团队合作,将验证有效的 Prototype 逐步产品化。
  • 持续根据实际业务反馈改进已经上线的解决方案。

我们更看重这些能力

  • 学习新技术和新业务的速度快。
  • 遇到问题愿意主动研究,而不是等待别人给完整答案。
  • 有较强的 Ownership,可以把事情持续推进到完成。
  • 逻辑清晰,能够拆解复杂问题。
  • 愿意与非技术团队直接沟通。
  • 愿意真正理解业务,而不只是写代码。
  • 能够快速做出可以实际使用的东西。
  • 能接受需求不完整、问题比较模糊的工作环境。
  • 对 AI、Automation 和解决真实业务问题有兴趣。

技术要求不要求你全部掌握,但希望至少具备一定编程基础:

  • Python
  • SQL
  • REST API
  • Git
  • 基本的 Web Development 概念

如果你有以下经验会加分:

  • LLM / AI Application
  • ChatGPT API / Claude API / Gemini API
  • Agent / Tool Calling / RAG
  • React / JavaScript / TypeScript
  • AWS
  • Automation Tools
  • 数据分析
  • Logistics / Supply Chain

我们不要求你不需要:

  • 有多年 FDE 工作经验
  • 一开始就了解物流行业
  • 掌握所有 AI Framework
  • 能独立设计大型系统架构
  • 有完整的 Product Management 经验

这些都可以在工作中学习。我们更关心的是,你是否能快速学习并把问题真正解决。什么样的人适合这个岗位这个岗位非常适合:

  • CS / Engineering 应届毕业生
  • 1–3 年经验的软件工程师
  • 喜欢 AI Application 的工程师
  • 喜欢解决真实业务问题的人
  • 不想每天只按照 Ticket 写代码的人
  • 希望快速接触 Engineering、Product 和 Business 的人
  • 希望在 Startup 环境中快速成长的人

我们相信,优秀的 FDE 不一定来自多年经验。更重要的是,你是否具备快速学习、深入业务、解决问题,并最终把结果交付出来的能力。

职位类型:全职, 合同工

薪资: $5,000.00至$8,000.00(每月 )

Work Location: 现场办公

About Forward Deployed Engineering

Forward Deployed Engineers are embedded directly with customers to build custom solutions, integrate products into existing infrastructure, and bridge the gap between product engineering and customer success. The role combines deep technical skills with the ability to operate in client environments and translate business requirements into working software.

Originally pioneered by Palantir, the FDE model has spread across AI, enterprise SaaS, and cloud infrastructure companies. FDEs write production code, architect integrations, train customer teams, and feed product insights back to the core engineering organization. At companies like OpenAI, Salesforce, and Databricks, FDE teams are treated as elite engineering units that can ship custom solutions in days rather than quarters.

Typical FDE stack: Python, TypeScript, SQL, REST/GraphQL APIs, cloud platforms (AWS/GCP/Azure), and increasingly LLM APIs and AI orchestration frameworks. Strong communication and the ability to context-switch between technical and business conversations are as important as coding ability.

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