Forward Deployed Engineers (FDE)

Co je Forward Deployed Engineer?

Forward Deployed Engineer (FDE), často označovaný také jako Forward Deployed Software Engineer (FDSE), je všestranná technická role, která spojuje odborné znalosti softwarového inženýrství se zaměřením na řešení problémů zákazníků. Na rozdíl od tradičních softwarových inženýrů, kteří převážně vyvíjejí univerzální produkty pro širokou uživatelskou základnu, jsou FDE přímo zapojeni ke konkrétním klientům, aby přizpůsobili, nakonfigurovali a implementovali softwarová řešení šitá na míru jejich potřebám.

FDE úzce spolupracují se zákazníky, často přímo na místě nebo v úzké kooperaci, aby řešili výzvy jako integrace dat, optimalizace workflow a nasazení softwaru. Jsou zodpovědní za překlenutí propasti mezi možnostmi produktu a jeho reálným využitím, čímž zajišťují, že software přináší organizaci měřitelnou hodnotu.

Tato role je obzvlášť výrazná ve firmách, které nabízejí podnikový software nebo řešení umělé inteligence (AI), například Palantir, kde FDE konfigurují platformy jako Foundry nebo Gotham dle operativních požadavků odvětví od zdravotnictví až po obranu.

Jak se role Forward Deployed Engineer liší od tradičních softwarových inženýrů?

Hlavní rozdíl mezi FDE a tradičními softwarovými inženýry spočívá v zaměření a zodpovědnosti:

1. Rozsah práce:

   • Tradiční softwaroví inženýři vyvíjejí škálovatelné, znovupoužitelné funkce pro mnoho uživatelů napříč různými odvětvími. Jejich práce zahrnuje převážně vývoj základních funkcionalit produktu.
   • FDE se naproti tomu zaměřují na nasazení a přizpůsobení těchto produktů pro konkrétní zákazníky. Umožňují více funkcionalit pro jednoho klienta místo tvorby jedné funkcionality pro více uživatelů.

2. Interakce se zákazníkem:

   • FDE komunikují přímo s klienty a často pracují bok po boku s koncovými uživateli, aby porozuměli jejich workflow a výzvám. Díky této úzké spolupráci mohou rychle iterovat a dodávat řešení na míru. Tradiční inženýři mají obvykle méně přímých kontaktů se zákazníky.

3. Technická šíře:

   • FDE potřebují široké dovednosti zahrnující vývoj softwaru, datové inženýrství, systémovou integraci a také měkčí dovednosti jako komunikace a řízení vztahu se stakeholdery. Tradiční inženýři často vyžadují hlubokou specializaci v jednom technickém oboru.

4. Provozní kontext:

   • FDE pracují v různorodých prostředích, zapojují se do odvětví jako obrana, zdravotnictví nebo AI a přizpůsobují software tak, aby splňoval požadavky na compliance, regulace a provozní potřeby.

Jak se role využívá v praxi?

Role FDE je klíčová v odvětvích, kde standardní softwarová řešení nestačí kvůli složitým workflow, jedinečným technickým požadavkům nebo specifickým provozním podmínkám. Níže najdete hlavní funkce a příklady využití FDE:

1. Přizpůsobení podnikových softwarů: FDE upravují softwarové platformy podle provozních potřeb zákazníka. Například na platformě Foundry od Palantiru může FDE navrhnout a implementovat datový pipeline, který integruje terabajty dat z různých zdrojů pro podporu rozhodování v reálném čase.

2. Nasazení AI: Ve firmách zaměřených na AI, jako je Baseten, FDE pomáhají zákazníkům nasazovat a dolaďovat generativní AI modely. To může zahrnovat optimalizaci modelů na latenci, implementaci dávkového zpracování pro scénáře s vysokým zatížením nebo konfiguraci API pro integraci do systémů klienta.

3. Zapojení zákazníka: FDE působí jako poradci a technické autority. Odpovídají například na otázky:

   • „Jak můžeme škálovat datové pipeline pro kritické workflow?“
   • „Jak splnit specifické regulační požadavky při používání tohoto softwaru?“

4. Iterativní řešení problémů: FDE pracují v rychlých cyklech vývoje, testování a zpětné vazby. Například během pandemie COVID-19 dokázali FDE v Palantiru nasadit kritická softwarová řešení během několika dnů na podporu rozhodování ve veřejném zdraví.

5. Integrace AI v podnicích: Forward deployed týmy se často zaměřují na implementaci AI produktů v podnicích. Integrují AI nástroje do interních workflow, zajišťují správné trénování modelů na relevantních datech a jejich optimální fungování v reálných podmínkách.

Příklady a scénáře použití

1. Zdravotnictví:
FDE v oblasti zdravotnictví může upravit platformu pro zefektivnění provozu nemocnice. Například integruje elektronické zdravotní záznamy (EHR) s analytickými nástroji pro předpověď náporu pacientů během chřipkové sezóny.

2. Obrana:
V obraně FDE nasazují platformy jako Palantir Gotham pro správu rozsáhlých dat pro kritické operace. To může zahrnovat konfiguraci vizualizací v reálném čase a řízení přístupových práv pro splnění bezpečnostních požadavků.

3. Nasazení AI modelů:
Ve startupech typu Baseten FDE pomáhají nasazovat velké jazykové modely (LLM) pro automatizaci zákaznické podpory. Optimalizují inferenci modelu, zlepšují latenci a zajišťují bezproblémovou integraci s existujícími workflow.

4. Kybernetická bezpečnost:
FDE může nakonfigurovat software pro monitoring a analýzu síťového provozu, aby v reálném čase odhaloval potenciální hrozby. Mohou také vyvíjet vizualizační nástroje na míru pro sledování zranitelností bezpečnostními analytiky.

5. Integrace AI chatbotů v podnicích:
V rámci AI automatizace a chatbotů může FDE nasadit konverzační AI systémy přizpůsobené interním procesům firmy. Například integruje chatbot s legacy databázemi, aby mohl poskytovat relevantní informace nebo automatizovat úkoly jako plánování schůzek.

Technické výzvy, kterým FDE čelí

1. Datová integrace: FDE často pracují s různorodými datovými zdroji, které je potřeba sjednotit do jednoho dotazovatelného formátu. Například:

   # Ukázkový Python kód pro integraci dat
   import pandas as pd
   
   # Načítání dat z více zdrojů
   df1 = pd.read_csv("source1.csv")
   df2 = pd.read_csv("source2.json")
   
   # Slučování datasetů
   merged_data = pd.merge(df1, df2, on="key", how="inner")
   

   Tato integrace musí být škálovatelná na terabajty dat a splňovat regulační požadavky.

2. Optimalizace modelů: Zajištění efektivního běhu AI modelů v reálném čase je častou výzvou. Používané techniky:

   • Využití TensorRT pro optimalizaci inference.
   • Implementace batchingu požadavků pro zvýšení propustnosti:

     def batch_requests(requests, batch_size):
         return [requests[i:i+batch_size] for i in range(0, len(requests), batch_size)]
     

3. Odolnost systémů: FDE navrhují systémy, které odolávají selháním a zajišťují provoz kritických workflow i při výpadcích.

4. Komplexní řízení přístupů: FDE konfigurují detailní přístupová oprávnění podle specifických požadavků klientů, což zajišťuje compliance s regulacemi jako GDPR nebo HIPAA.

Výhody Forward Deployed Engineers v AI a automatizaci

1. Řešení AI na míru: Díky přímému zapojení u zákazníků zajistí FDE, že AI nástroje jsou nastaveny k řešení konkrétních obchodních výzev. To urychluje adopci AI v podnicích a zvyšuje návratnost investic.

2. Lepší úspěch zákazníků: FDE fungují jako most mezi inženýrskými týmy a zákazníky, čímž zpětná vazba z terénu ovlivňuje vývoj produktu. Tento iterativní proces zvyšuje použitelnost a efektivitu produktu.

3. Provozní efektivita: FDE optimalizují workflow a automatizují opakující se úkoly, což umožňuje organizacím soustředit se na aktivity s vyšší přidanou hodnotou.

4. Škálovatelnost AI chatbotů: U implementací chatbotů FDE zajišťují hladkou integraci s podnikovými systémy, což umožňuje chatbotům efektivně fungovat napříč odděleními.

Klíčové dovednosti Forward Deployed Engineers

1. Technická odbornost:

   • Znalost programovacích jazyků jako Python, Java nebo SQL.
   • Orientace v cloudových platformách, API a datových pipelinech.

2. Řešení problémů:

   • Schopnost navrhovat kreativní řešení složitých výzev.

3. Zapojení zákazníka:

   • Silné komunikační a mezilidské dovednosti pro spolupráci s klienty.

4. Flexibilita:

   • Ochota rychle se učit nové obory a technologie.

Závěr

Forward Deployed Engineers hrají klíčovou roli při nasazování složitých softwarových a AI řešení v reálném prostředí. Díky úzké spolupráci se zákazníky zajišťují, že produkty přinášejí hmatatelnou hodnotu, a stávají se nepostradatelnými v odvětvích jako zdravotnictví, obrana a AI automatizace. Jejich unikátní kombinace technických a mezilidských dovedností jim umožňuje řešit výzvy, které univerzální softwarová řešení nedokážou, a tím pohánějí inovace a efektivitu napříč odvětvími.

Výzkum: Forward Deployed Engineers

Koncept Forward Deployed Engineers (FDE) se objevuje na pomezí softwarového inženýrství, organizačního designu a agilních strategií nasazení. Přestože pojem “forward deployed” zatím není standardizovaným akademickým termínem, související výzkum se zaměřuje na technologie a metodiky, které umožňují inženýrům dodávat vysoce efektivní řešení co nejblíže koncovým uživatelům nebo provozním prostředím.

Relevantní studie, “Hiperfact: In-Memory High Performance Fact Processing – Rethinking the Rete Inference Algorithm” od Conrada Indiona a Stefanie Rinderle-Ma, zkoumá vylepšení inferenčních enginů na bázi pravidel, které se často nasazují v reálném provozu. Práce řeší neefektivitu tradičních inferenčních algoritmů, včetně využití cache a pořadí vyhodnocování pravidel, a představuje Hiperfact, jenž umožňuje efektivnější paralelní zpracování a lazy vyhodnocování pravidel. Tyto inovace jsou přímo aplikovatelné v systémech, kde FDE musí udržovat vysoký výkon v provozních podmínkách. Experimentální výsledky ukazují, že engine Hiperfact výrazně zlepšuje výkon inference a dotazování oproti stávajícím řešením. Tato práce podtrhuje důležitost optimalizace základních algoritmů pro situace, kde záleží na blízkosti inženýra uživateli a prostředí. Přečíst studii

Ve studii “Multicast Traffic Engineering for Software-Defined Networks” se Liang-Hao Huang a kolegové věnují výzvě efektivního nasazování síťových zdrojů v dynamických prostředích pomocí SDN, technologie často využívané FDE pro rychlé prototypování a nasazení. Práce popisuje výpočetní výzvy multicast traffic engineeringu a představuje efektivní algoritmus (MTRSA), který respektuje kapacitní omezení uzlů i linek. Simulace ukazují, že tento algoritmus lze rychle nasadit a dosahuje lepších výsledků než tradiční přístupy, což je klíčové pro inženýry pracující v blízkosti provozních potřeb. Důraz na škálovatelnost a efektivitu v reálném čase je v souladu s cíli FDE týmů, které se musí rychle přizpůsobovat měnícím se požadavkům. Praktické nasazení těchto metod v SDN prostředích dokazuje reálný dopad výzkumu na práci FDE. Přečíst studii

Dalším relevantním směrem je využití AI nástrojů a paradigmat pro zvýšení produktivity inženýrů v terénu. V “Scientific AI in materials science: a path to a sustainable and scalable paradigm” Brian DeCost a kolektiv diskutují, jak mohou AI a machine learning urychlit inovace díky možnosti nasazovat a iterovat vědecké modely přímo v provozním prostředí. Článek identifikuje klíčové technické i společenské příležitosti pro integraci AI do inženýrských workflow a podtrhuje potřebu škálovatelných, důvěryhodných řešení, která FDE mohou využít. Důraz na rychlou zpětnou vazbu, škálovatelnost a provozní nasazení je vysoce relevantní pro organizace, které chtějí posílit své inženýry v terénu. Výzkum je v souladu s hlavní misí FDE: překlenout mezeru mezi technologií a koncovými uživateli skrze uživatelsky orientované, škálovatelné AI nástroje. Přečíst studii

Tyto studie společně ukazují, že pokrok v inferenčních algoritmech, síťovém inženýrství a AI-driven workflow umožňuje inženýrům efektivnější práci co nejblíže uživatelům a provozním prostředím. Přestože “Forward Deployed Engineers” jako formální disciplína teprve vzniká, vědecký výzkum aktivně posouvá základní technologie a metodiky, které tuto důležitou roli podporují.