Yazar: @AndrewYNg
Peggy
Editör Notu: OpenAI, Anthropic ve diğer şirketlerin AI Forward Deployed Engineer (AI Öncü Dağıtım Mühendisi, kısaca FDE) ekiplerini kurmaya başlamasıyla, Palantir'den köken alan eski bir pozisyon硅谷'de yeniden popüler hale geliyor. FDE'nin temel değeri, müşterinin sahasına girerek genel büyük modelleri belirli iş süreçlerine uygun Agent iş akışlarına dönüştürmektir.
Ancak bu makale, FDE adlı yeni mesleğin yanı sıra AI çağındaki iş yapılarının nasıl yeniden bölüneceğini tartışmaktadır. Yazar, müşterilerin içine yerleştirilip belirli bir tedarikçi ürününün uygulanmasına hizmet eden az sayıdaki FDE'ye kıyasla, gelecekte şirketlerin kendi AI Mühendislerine olan talebin daha büyük olacağını düşünmektedir. Bu mühendisler, prompt yazımı, Agent çerçevesi ve değerlendirme sistemlerini anlamalı ve Claude Code, Codex gibi AI programlama araçlarını kullanarak AI yeteneklerini yazılım ve iş sistemlerine gerçekten entegre etmelidir.
Bu, yapay zekânın istihdam piyasası üzerindeki etkisinin sadece bir “yerine geçme” olduğu anlamına gelmez. Daha olası olan, önce yeni genel iş pozisyonları yaratıp, geçmişte yazılım mühendislerinin ön uç, arka uç, mobil ve DevOps olarak ayrıldığı gibi, LLMOps, Evals Mühendisi, AI Veri Mühendisi gibi daha spesifik mesleklerin ortaya çıkmasıdır. Gerçekten kıt olan, hem mühendislik uygulamasını hem de iş senaryolarını anlayan kişiler olacaktır.
Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:
Son zamanlarda Silicon Valley'de dikkat çeken yeni bir pozisyon ortaya çıktı: AI Öncü Dağıtım Mühendisi (AI Forward Deployed Engineer, kısaca FDE). Bu mühendisler, müşterilerin organizasyonları içine yerleştirilerek, müşterilerin özel ihtiyaçlarına uygun Agent iş akışlarını kurma ve optimize etme gibi çözümler sunmaya yardımcı olurlar. OpenAI ve Anthropic, FDE'leri müşterilerin organizasyonlarına yerleştirmek için yeni ekipler kurmaya başladığında, bu kariyer yolunu tekrar gözden geçiren birçok kişiyle karşılaştım.
AI iş yükleri, FDE pozisyonlarının ortaya çıkmasına neden oluyor ve bu, AI'nın yeni işler yarattığının bir örneğidir. Bu aynı zamanda, yakında bir istihdam pazarı çöküşü yaşanacağına dair "jobpocalypse" hikayesinin geçersiz olduğunu gösteriyor—gelecekte hâlâ çok sayıda AI ve AI dışı pozisyon olacak. Ancak aşağıda açıklandığı gibi, benim görüşüme göre AI mühendisi pozisyonlarının sayısı, FDE'lerden çok daha fazla olacak.
FDE rolü, yaklaşık yirmi yıl önce Palantir tarafından başlatıldı. O dönemde, Palantir mühendisleri, güvenli ve dış ağdan izole edilmiş ortamlarda hükümet kurumlarının yerinde çalışmak üzere gönderiliyordu. FDE'ler, sadece sağlam teknik becerilere sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda iletişim becerilerine ve bazen ticari yargıya da sahip olmalıydılar. Örneğin, müşterilerle iletişim kurup ihtiyaçlarını anlamak, proje önceliklendirme stratejileri oluşturmak, karmaşık teknikleri açıklamak ve müşterilerin gerçekçi olmayan taleplerini saygılı ama kararlı bir şekilde geri bildirimde bulunmak gibi görevleri olabilirdi. Bugün FDE'ler yeniden dikkat çekiyor, çünkü mevcut büyük dil modellerini gerçek bir şekilde kurumsal işlere entegre edip, belirli iş ihtiyaçlarına uygun özel Agent iş akışlarına dönüştürmek, büyük miktarda pratik uygulama gerektiriyor.
Ancak, AI mühendisi pozisyonlarının ölçeğinin çok daha büyük olacağını düşünüyorum. Bir şirket, iç iş birliği için az sayıda FDE kabul edebilir, ancak çoğu şirket kendi çalışanlarının projeye daha fazla dahil olmasını ister. Kurumumuzu örnek alırsak, gerçekten FDE işe alıyoruz, ancak AI mühendislerinin sayısı çok daha fazla. Ayrıca müşterilerin sıkça endişe duyduğu bir nokta, gerçekten 'ticari tarafsız' bir FDE bulmanın zorluğu. Zira FDE'nin görevi, temel olarak bir tedarikçinin ürününü kurumsal sistemlere derinlemesine entegre etmektir. Şu anki aşamada, bir yıl sonra hangi AI hizmetinin en iyi seçim olacağını tahmin etmek zor. Bu nedenle, 'seçeneklilik' çok önemlidir; yani şirketlerin gelecekte kendi ihtiyaçlarına en uygun tedarikçiyi seçme yetkisine sahip olmalarıdır. Buna karşılık, FDE'nin şirketin iş süreçlerini bir tedarikçiyle derinlemesine bağlaması, bu seçenekliliği önemli ölçüde zayıflatarak, şirketin gelecekteki seçim özgürlüğünü kısıtlar.
Şu anda, AI mühendisleri için piyasa talebinin hızla arttığını görüyorum. Bu tür mühendisler, LLM ipuçları, Agent çerçeveleri, değerlendirme sistemleri vb. gibi AI yazılım bileşenlerini kullanarak uygulamalar oluşturabilir; aynı zamanda Claude Code, Codex, Antigravity CLI ve OpenCode gibi AI programlama Agent’larını verimli bir şekilde kullanabilir. AI mühendisi rolü olgunlaştıkça, bu rolün daha da özelleşmiş pozisyonlara bölüneceğini tahmin ediyorum. Tam olarak birkaç on yıl önceki genel “yazılım mühendisi” pozisyonunun, ön uç, arka uç, mobil, veri mühendisliği, DevOps gibi alanlara ayrıldığı gibi.
Gelecekte hangi özelleşmiş AI mühendislik pozisyonları ortaya çıkacak? Henüz emin değilim. Belki AI FDE, LLMOps mühendisi, değerlendirme mühendisi, AI veri mühendisi, Harness mühendisi ve şu anda henüz adlandırmadığımız bazı yeni pozisyonlar ortaya çıkacak. Ancak şu anda en azından birçok genel AI mühendisi büyük değer yaratıyor. İyi AI mühendisleri büyük bir eksiklik içinde. Bu alan gelecek on yıl içinde olgunlaştıkça, AI mühendisliği içinde daha fazla uzmanlaşmanın ve buna bağlı olarak daha fazla yeni istihdam fırsatının ortaya çıkmasını bekliyorum.
[原文链接]
Dinamik BlockBeats'ta açık pozisyonları öğrenmek için tıklayın
Lüket BlockBeats resmi topluluğuna katılın:
Telegram abone grubu: https://t.me/theblockbeats
Telegram sohbet grubu: https://t.me/BlockBeats_App
Twitter resmi hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia