Vị trí mới FDE tại Thung lũng Silicon trở nên phổ biến, doanh nghiệp cần những nhân tài AI như thế nào?
Tác giả gốc: @AndrewYNg
Biên dịch: Peggy
Lời biên tập: Khi các công ty như OpenAI, Anthropic bắt đầu thành lập đội ngũ AI Forward Deployed Engineer (Kỹ sư triển khai tiền tuyến AI, gọi tắt là FDE), một vị trí cũ có nguồn gốc từ Palantir đang trở lại thịnh hành tại Thung lũng Silicon. Giá trị cốt lõi của FDE là đến trực tiếp tại khách hàng, biến các mô hình lớn tổng quát thành các luồng công việc Agent phù hợp với quy trình kinh doanh cụ thể.
Nhưng bài viết này thực sự không chỉ bàn về nghề nghiệp mới FDE, mà còn về cách cấu trúc công việc phân hóa lại trong kỷ nguyên AI. Tác giả cho rằng, so với số lượng ít FDE được cử đến nội bộ khách hàng để phục vụ triển khai sản phẩm của nhà cung cấp cụ thể, nhu cầu trong tương lai lớn hơn sẽ là các AI Engineer của chính doanh nghiệp. Họ cần hiểu về prompt, khung Agent, hệ thống đánh giá, cũng như biết sử dụng các công cụ lập trình AI như Claude Code, Codex để thực sự nhúng năng lực AI vào phần mềm và hệ thống kinh doanh.
Điều này cũng có nghĩa là, tác động của AI lên thị trường việc làm không đơn giản là "thay thế". Nó có thể trước tiên tạo ra một loạt các vị trí tổng quát mới, sau đó, giống như kỹ sư phần mềm từng phân hóa thành frontend, backend, mobile, DevOps, sẽ tiếp tục tiến hóa thành các nghề nghiệp chuyên sâu hơn như LLMOps, Evals Engineer, AI Data Engineer. Thứ thực sự khan hiếm sẽ là những người vừa hiểu triển khai kỹ thuật, vừa hiểu bối cảnh kinh doanh.
Dưới đây là nội dung gốc:
Thung lũng Silicon gần đây xuất hiện một vị trí mới khá được chú ý: AI Forward Deployed Engineer (Kỹ sư triển khai tiền tuyến AI, gọi tắt là FDE). Loại kỹ sư này sẽ được cử đến nội bộ tổ chức khách hàng, giúp khách hàng tùy chỉnh giải pháp, ví dụ như xây dựng và tinh chỉnh các luồng công việc Agent phù hợp với nhu cầu cụ thể của khách hàng. Kể từ khi OpenAI và Anthropic bắt đầu thành lập các đội ngũ mới, cử FDE đến tổ chức khách hàng, tôi cũng nghe nhiều người bắt đầu chú ý lại đến con đường sự nghiệp FDE này.
Khối lượng công việc AI thúc đẩy sự trỗi dậy của vị trí FDE là một ví dụ cho thấy AI đang tạo ra những công việc mới. Điều này cũng cho thấy, câu chuyện "jobpocalypse" về sự sụp đổ thị trường việc làm sắp xảy ra là không đúng—tương lai vẫn sẽ có rất nhiều vị trí liên quan và không liên quan đến AI. Tuy nhiên, như giải thích dưới đây, tôi cho rằng số lượng vị trí AI Engineer sẽ nhiều hơn nhiều so với FDE.
Vai trò FDE được Palantir tiên phong khoảng hai thập kỷ trước. Khi đó, Palantir cử các kỹ sư đến tận cơ quan chính phủ, làm việc trong môi trường an toàn, cách ly với mạng bên ngoài. Ngoài năng lực kỹ thuật vững chắc, FDE còn cần kỹ năng giao tiếp và đôi khi có khả năng phán đoán kinh doanh nhất định. Ví dụ, họ có thể cần trao đổi với khách hàng để hiểu nhu cầu; xây dựng chiến lược ưu tiên dự án; giải thích các công nghệ phức tạp; và phản hồi một cách tôn trọng nhưng kiên quyết khi khách hàng đưa ra yêu cầu không thực tế. Ngày nay, FDE lại được chú ý chủ yếu vì việc tích hợp một mô hình ngôn ngữ lớn có sẵn vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, biến nó thành một quy trình Agent tùy chỉnh đáp ứng nhu cầu cụ thể, đòi hỏi rất nhiều công việc triển khai thực tế.
Tuy nhiên, tôi cho rằng quy mô của vị trí kỹ sư AI sẽ lớn hơn nhiều. Một công ty có thể chấp nhận một số ít FDE vào cộng tác nội bộ, nhưng hầu hết các công ty sẽ muốn nhiều nhân viên của mình hơn tham gia xây dựng dự án. Lấy tổ chức của tôi làm ví dụ, chúng tôi thực sự tuyển dụng FDE, nhưng số lượng kỹ sư AI chúng tôi tuyển dụng lớn hơn nhiều. Ngoài ra, một mối lo ngại phổ biến của khách hàng là rất khó tìm được FDE thực sự "trung lập với nhà cung cấp". Xét cho cùng, nhiệm vụ của FDE về bản chất là tích hợp sâu sản phẩm của một nhà cung cấp cụ thể vào hệ thống doanh nghiệp. Ở giai đoạn hiện tại, rất khó dự đoán dịch vụ AI nào sẽ trở thành lựa chọn tốt nhất sau một năm, do đó "tính khả chọn" rất quan trọng, tức là doanh nghiệp có thể chọn nhà cung cấp phù hợp nhất trong tương lai. Ngược lại, nếu để FDE gắn chặt quy trình kinh doanh của công ty với một nhà cung cấp duy nhất, sẽ làm suy yếu đáng kể tính khả chọn này.
Hiện tại, tôi thấy nhu cầu về kỹ sư AI đang tăng nhanh chóng. Loại kỹ sư này có thể sử dụng các thành phần phần mềm AI để xây dựng ứng dụng, chẳng hạn như prompt LLM, khung Agent, hệ thống đánh giá; đồng thời cũng có thể sử dụng hiệu quả các Agent lập trình AI, như Claude Code, Codex, Antigravity CLI và OpenCode. Khi vai trò kỹ sư AI dần trưởng thành, tôi dự đoán nó sẽ tiếp tục phân tách thành các vị trí chuyên môn hóa hơn. Giống như vị trí "kỹ sư phần mềm" tổng quát cách đây vài thập kỷ, sau đó dần phân hóa thành front-end, back-end, di động, kỹ thuật dữ liệu, DevOps, v.v.
Những vị trí kỹ sư AI chuyên môn hóa nào sẽ xuất hiện trong tương lai? Tôi chưa thể xác định. Có thể sẽ có AI FDE, kỹ sư LLMOps, kỹ sư đánh giá, kỹ sư dữ liệu AI, kỹ sư Harness, và một số vị trí mới mà chúng ta chưa đặt tên. Nhưng ít nhất hiện tại, nhiều kỹ sư AI tổng quát đã và đang tạo ra giá trị to lớn. Các kỹ sư AI xuất sắc đang trong tình trạng khan hiếm cao độ. Khi lĩnh vực này tiếp tục trưởng thành trong thập kỷ tới, tôi cũng kỳ vọng sẽ thấy nhiều sự phân công chuyên môn hóa hơn trong nội bộ ngành AI, và từ đó tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới.
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
