मूल लेखक: @AndrewYNg
संकलन: Peggy
संपादकीय टिप्पणी: जबकि OpenAI, Anthropic जैसी कंपनियाँ AI Forward Deployed Engineer (AI फ्रंटलाइन डिप्लॉयमेंट इंजीनियर, या FDE) टीमों का गठन करने लगी हैं, Palantir से उत्पन्न एक पुरानी भूमिका सिलिकॉन वैली में फिर से लोकप्रिय हो रही है। FDE का मुख्य मूल्य, ग्राहक के स्थान पर जाकर सामान्य बड़े मॉडल को विशिष्ट व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुकूल Agent कार्यप्रवाह में बदलना है।
लेकिन इस लेख की वास्तविक चर्चा केवल एफडीई नामक नए पेशे के बारे में नहीं है, बल्कि यह है कि एआई युग में नौकरियों की संरचना कैसे पुनः विभाजित होगी। लेखक का मानना है कि ग्राहकों के अंदर तैनात किए जाने वाले और विशिष्ट आपूर्तिकर्ता के उत्पादों के कार्यान्वयन की सेवा करने वाले एफडीई की तुलना में, भविष्य में उद्यमों के स्वयं के एआई इंजीनियर की मांग अधिक होगी। उन्हें प्रॉम्प्ट्स, एजेंट फ्रेमवर्क, और मूल्यांकन प्रणाली को समझना होगा, साथ ही क्लॉड कोड, कोडेक्स जैसे एआई प्रोग्रामिंग उपकरणों का उपयोग करना होगा, ताकि एआई क्षमताओं को सॉफ़्टवेयर और व्यवसाय प्रणालियों में वास्तविक रूप से एकीकृत किया जा सके।
इसका अर्थ यह भी है कि AI का रोजगार बाजार पर प्रभाव बस 'प्रतिस्थापन' नहीं होगा। यह पहले नए सामान्य पदों को जन्म देगा, और फिर पिछले समय में सॉफ्टवेयर इंजीनियर्स के फ्रंटएंड, बैकएंड, मोबाइल, DevOps में विभाजित होने की तरह, LLMOps, Evals Engineer, AI Data Engineer जैसे अधिक विशिष्ट पेशे में विकसित होगा। वास्तविक रूप से दुर्लभ व्यक्ति वे होंगे जो इंजीनियरिंग कार्यान्वयन को समझते हैं और व्यापार के संदर्भ को भी समझते हैं।
The following is the original text:
हाल ही में सिलिकॉन वैली में एक नया और ध्यान आकर्षित करने वाला पद उभरा है: AI फॉरवर्ड डिप्लॉयड इंजीनियर (AI Forward Deployed Engineer, FDE)। इस प्रकार के इंजीनियर्स को ग्राहक संगठन के भीतर तैनात किया जाता है, ताकि वे ग्राहक की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार Agent वर्कफ्लो स्थापित करने और अनुकूलित करने में मदद कर सकें। जब से OpenAI और Anthropic ने नए टीमें बनाकर FDE को ग्राहक संगठनों में तैनात करना शुरू किया है, मैंने कई लोगों को FDE के इस करियर पथ पर पुनः ध्यान केंद्रित करते हुए सुना है।
AI वर्कलोड के कारण FDE पदों का उभार हो रहा है, जो AI द्वारा नए नौकरियाँ बनाए जा रही हैं, इसका एक उदाहरण है। यह यह भी दर्शाता है कि आगामी रोजगार बाजार के पतन के लिए 'jobpocalypse' की कहानी सही नहीं है—भविष्य में AI से संबंधित और AI से असंबंधित दोनों प्रकार की नौकरियाँ बहुत अधिक रहेंगी। हालाँकि, नीचे समझाए अनुसार, मेरा मानना है कि FDE की तुलना में AI इंजीनियर पदों की संख्या काफी अधिक होगी।
FDE भूमिका लगभग बीस साल पहले Palantir द्वारा शुरू की गई थी। उस समय, Palantir अपने इंजीनियरों को सरकारी संस्थानों के स्थान पर, सुरक्षित, बाहरी नेटवर्क से अलग परिवेश में भेजता था। FDE को केवल ठोस तकनीकी क्षमता ही नहीं, बल्कि संचार कौशल और कभी-कभी व्यापारिक निर्णय लेने की क्षमता भी चाहिए। उदाहरण के लिए, उन्हें ग्राहकों के साथ संवाद करना, ग्राहक की आवश्यकताओं को समझना; प्रोजेक्ट की प्राथमिकता निर्धारित करना; जटिल तकनीकों को समझाना; और ग्राहक द्वारा अवास्तविक आवश्यकताएं प्रस्तुत करने पर सम्मानपूर्ण लेकिन दृढ़ता से प्रतिक्रिया देनी होती है। आज FDE पुनः महत्वपूर्ण हो गया है, क्योंकि एक तैयार बड़े भाषा मॉडल को वास्तविक रूप से उद्यमिक व्यवसाय में एम्बेड करने, और इसे विशिष्ट व्यवसाय की आवश्यकताओं के अनुसार कस्टमाइज़्ड Agent वर्कफ़्लो में परिवर्तित करने के लिए काफी व्यावहारिक कार्य की आवश्यकता होती है।
हालांकि, मुझे लगता है कि AI इंजीनियर पदों का पैमाना काफी अधिक होगा। एक कंपनी कुछ FDE को आंतरिक सहयोग के लिए स्वीकार कर सकती है, लेकिन अधिकांश कंपनियाँ अपने अपने कर्मचारियों को परियोजना में शामिल करना चाहेंगी। मेरे संस्थान के उदाहरण के लिए, हम वास्तव में FDE की भर्ती करते हैं, लेकिन AI इंजीनियर्स की संख्या काफी अधिक है। इसके अलावा, ग्राहकों का एक सामान्य चिंता है कि वास्तव में 'वेंडर-न्यूट्रल' FDE ढूंढना मुश्किल है। अंततः, FDE का कार्य मूल रूप से किसी एक वेंडर के उत्पाद को उद्यम प्रणाली में गहराई से एकीकृत करना है। इस चरण में, यह पूर्वानुमान लगाना मुश्किल है कि अगले साल कौन सी AI सेवा सर्वोत्तम विकल्प होगी, इसलिए 'विकल्पता' महत्वपूर्ण है, जिसका अर्थ है कि उद्यम भविष्य में सबसे उपयुक्त वेंडर का चयन कर सके। इसके विपरीत, यदि FDE कंपनी की व्यवसाय प्रक्रियाओं को किसी एक वेंडर के साथ गहराई से बाँध देता है, तो यह विकल्पता को महत्वपूर्ण रूप से कमजोर कर देता है।
वर्तमान में, मुझे लगता है कि AI इंजीनियर्स के लिए बाजार में मांग तेजी से बढ़ रही है। ऐसे इंजीनियर LLM प्रॉम्प्ट्स, एजेंट फ्रेमवर्क, आकलन प्रणालियों आदि जैसे AI सॉफ्टवेयर कंपोनेंट्स का उपयोग करके एप्लिकेशन बना सकते हैं; साथ ही, Claude Code, Codex, Antigravity CLI और OpenCode जैसे AI प्रोग्रामिंग एजेंट्स का दक्षतापूर्वक उपयोग भी कर सकते हैं। AI इंजीनियर की भूमिका परिपक्व होने के साथ, मुझे लगता है कि यह और अधिक विशिष्ट पदों में विभाजित हो जाएगी। इसी प्रकार, कई दशक पहले 'सॉफ्टवेयर इंजीनियर' जैसा सामान्य पद, बाद में फ्रंटएंड, बैकएंड, मोबाइल, डेटा इंजीनियरिंग, DevOps आदि दिशाओं में विभाजित हो गया।
भविष्य में कौन से विशेषज्ञ AI इंजीनियरिंग पद उभरेंगे? मुझे अभी निश्चित नहीं है। शायद AI FDE, LLMOps इंजीनियर, आकलन इंजीनियर, AI डेटा इंजीनियर, Harness इंजीनियर, और कुछ ऐसे नए पद आएंगे जिनके नाम हम अभी तक नहीं रख पाए हैं। लेकिन अभी के लिए, कई सामान्य AI इंजीनियर पहले ही भारी मूल्य पैदा कर रहे हैं। उत्कृष्ट AI इंजीनियर्स की अत्यधिक कमी है। जैसे-जैसे इस क्षेत्र का अगले दशक में परिपक्व होना जारी रहेगा, मैं AI इंजीनियरिंग के भीतर अधिक विशेषीकरण और इससे उत्पन्न होने वाले नए रोजगार के अवसरों की प्रतीक्षा करता हूँ।
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