Forward Deployed Engineers (FDE)

Hvad er en Forward Deployed Engineer?

En Forward Deployed Engineer (FDE), ofte omtalt som Forward Deployed Software Engineer (FDSE), er en alsidig teknisk rolle, der kombinerer softwareudviklingskompetencer med kundecentreret problemløsning. I modsætning til traditionelle softwareingeniører, som primært udvikler generelle produkter til et bredt brugergrundlag, arbejder FDE’er tæt sammen med specifikke kunder for at tilpasse, konfigurere og implementere softwareløsninger skræddersyet til deres unikke behov.

FDE’er arbejder tæt sammen med kunder, ofte på stedet eller i direkte samarbejde, for at løse udfordringer som dataintegration, workflowoptimering og softwareimplementering. De har ansvaret for at bygge bro mellem et produkts muligheder og dets virkelige anvendelse og sikrer, at softwaren leverer målbar værdi til organisationen.

Denne rolle er især fremtrædende i virksomheder, der tilbyder virksomhedssoftware eller kunstig intelligens (AI)-løsninger, såsom Palantir, hvor FDE’er konfigurerer platforme som Foundry eller Gotham til at opfylde de operationelle krav i brancher fra sundhedssektoren til forsvar.

Hvordan adskiller en Forward Deployed Engineers rolle sig fra traditionelle softwareingeniører?

Den primære forskel mellem FDE’er og traditionelle softwareingeniører ligger i deres fokus og ansvarsområder:

1. Arbejdsområde:

   • Traditionelle softwareingeniører bygger skalerbare, genanvendelige funktioner til mange brugere på tværs af forskellige brancher. Deres arbejde drejer sig ofte om at udvikle kernefunktionalitet i et produkt.
   • FDE’er derimod fokuserer på at implementere og tilpasse disse produkter til specifikke kunder. De muliggør flere kapaciteter for én kunde i stedet for at skabe én kapacitet til mange brugere.

2. Kundeinteraktion:

   • FDE’er arbejder direkte sammen med kunder og sidder ofte sammen med slutbrugerne for at forstå deres workflows og udfordringer. Denne praktiske tilgang gør det muligt for FDE’er at iterere hurtigt og levere skræddersyede løsninger. Traditionelle ingeniører har typisk mindre direkte kundekontakt.

3. Teknisk bredde:

   • FDE’er skal have en bred vifte af færdigheder inden for softwareudvikling, data engineering og systemintegration samt blødere færdigheder som kommunikation og interessenthåndtering. Traditionelle ingeniører kræver ofte dyb specialisering i et enkelt teknisk område.

4. Operationel kontekst:

   • FDE’er arbejder i forskellige miljøer, integrerer sig i brancher som forsvar, sundhed eller AI og tilpasser softwaren til at opfylde krav inden for compliance, regulering og drift.

Hvordan bruges rollen i praksis?

FDE-rollen er afgørende i brancher, hvor standardsoftware ikke er tilstrækkelig på grund af komplekse arbejdsgange, unikke tekniske krav eller følsomme operationelle miljøer. Her er nøglefunktioner og eksempler på, hvordan FDE’er anvendes:

1. Tilpasning af virksomhedssoftware: FDE’er tilpasser softwareplatforme til kundens operationelle behov. For eksempel kan en FDE i Palantir’s Foundry-platform designe og implementere en datapipeline, der integrerer terabyte af data fra forskellige kilder for at muliggøre beslutningstagning i realtid.

2. AI-implementering: I AI-fokuserede virksomheder som Baseten hjælper FDE’er kunder med at implementere og finjustere generative AI-modeller. Dette kan inkludere optimering af modeller for latenstid, implementering af batchbehandling til scenarier med høj gennemstrømning eller konfigurering af API’er til integration med kundens systemer.

3. Kundeengagement: FDE’er fungerer som rådgivere og tekniske eksperter. De svarer på spørgsmål som:

   • “Hvordan kan vi skalere datapipelines til forretningskritiske workflows?”
   • “Hvordan overholder vi specifikke lovkrav, når vi bruger denne software?”

4. Iterativ problemløsning: FDE’er arbejder i hurtige cyklusser med udvikling, test og feedback. For eksempel implementerede FDE’er hos Palantir under COVID-19-pandemien kritiske softwareløsninger på få dage for at støtte folkesundhedsbeslutninger.

5. Integration af AI i virksomheder: Fremadrettede teams fokuserer ofte på implementeringstunge AI-produkter til virksomheder. De integrerer f.eks. AI-værktøjer med interne workflows og sikrer, at AI-modeller trænes på de rigtige data og fungerer optimalt i virkelige scenarier.

Eksempler og anvendelsestilfælde

1. Sundhedsvæsen:
En FDE, der arbejder i sundhedsvæsenet, kan tilpasse en platform til at optimere hospitalsdriften. For eksempel kan de integrere elektroniske patientjournaler (EHR) med dataanalyseværktøjer for at forudsige patienttilstrømning under influenzasæsonen.

2. Forsvar:
I forsvarssektoren kan FDE’er implementere en platform som Palantir Gotham til håndtering af store datamængder til forretningskritiske operationer. Dette kan indebære konfiguration af realtidsdatavisualisering og adgangskontrol for at opfylde sikkerhedskrav.

3. AI-modelimplementering:
Hos AI-startups som Baseten kan FDE’er hjælpe kunder med at implementere store sprogmodeller (LLM’er) til automatisering af kundesupport. De optimerer modellens inferens, forbedrer latenstid og sikrer problemfri integration med eksisterende arbejdsgange.

4. Cybersikkerhed:
En FDE kan konfigurere software til at overvåge og analysere netværkstrafik og identificere potentielle trusler i realtid. De kan også udvikle tilpassede visualiseringsværktøjer, der hjælper sikkerhedsanalytikere med at overvåge sårbarheder.

5. AI-chatbot-integration i virksomheder:
I forbindelse med AI-automatisering og chatbots kan en FDE implementere samtale-AI-systemer skræddersyet til en virksomheds interne processer. De kan integrere en chatbot med ældre databaser, så den kan hente relevante oplysninger til at besvare forespørgsler eller automatisere opgaver som planlægning.

Tekniske udfordringer for FDE’er

1. Dataintegration: FDE’er arbejder ofte med forskellige datakilder, der skal samles i et enkelt, søgbart format. For eksempel:

   # Eksempel på Python-kode til dataintegration
   import pandas as pd
   
   # Læser data fra flere kilder
   df1 = pd.read_csv("source1.csv")
   df2 = pd.read_json("source2.json")
   
   # Fletter datasæt
   merged_data = pd.merge(df1, df2, on="key", how="inner")
   

   Denne integration skal kunne skalere til at håndtere terabyte af data og overholde lovgivningskrav.

2. Modeloptimering: At sikre, at AI-modeller fungerer effektivt under realtidskrav, er en almindelig udfordring. Teknikker inkluderer:

   • Brug af TensorRT til optimering af inferens.
   • Implementering af batch-behandling for at forbedre gennemstrømningen:

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

3. Systemrobusthed: FDE’er designer systemer til at håndtere fejl elegant og sikrer, at forretningskritiske workflows forbliver operationelle.

4. Komplekse adgangskontroller: FDE’er konfigurerer detaljerede adgangskontroller for at opfylde unikke kundekrav. Det sikrer compliance med regulativer som GDPR eller HIPAA.

Fordele ved Forward Deployed Engineers i AI og automatisering

1. Skræddersyede AI-løsninger: Ved at integrere sig direkte hos kunder sikrer FDE’er, at AI-værktøjer konfigureres til specifikke forretningsudfordringer. Dette accelererer AI-adoption i virksomheder og forbedrer ROI.

2. Forbedret kundesucces: FDE’er fungerer som bro mellem udviklingsteam og kunder og sikrer, at feedback fra praksis påvirker produktudviklingen. Denne iterative proces forbedrer produktets brugervenlighed og effektivitet.

3. Operationel effektivitet: FDE’er optimerer arbejdsgange og automatiserer gentagne opgaver, så organisationer kan fokusere på værdiskabende aktiviteter.

4. Skalering af AI-chatbots: For chatbotimplementeringer sikrer FDE’er problemfri integration med virksomhedssystemer, hvilket gør det muligt for chatbots at fungere effektivt på tværs af forskellige afdelinger.

Centrale færdigheder for Forward Deployed Engineers

1. Teknisk ekspertise:

   • Beherskelse af programmeringssprog som Python, Java eller SQL.
   • Kendskab til cloudplatforme, API’er og datapipelines.

2. Problemløsning:

   • Evne til at designe kreative løsninger på komplekse udfordringer.

3. Kundeengagement:

   • Stærke kommunikations- og samarbejdsevner med kunder.

4. Omstillingsevne:

   • Villighed til hurtigt at tilegne sig viden om nye domæner og teknologier.

Konklusion

Forward Deployed Engineers spiller en afgørende rolle i udrulning af komplekse software- og AI-løsninger i den virkelige verden. Ved at arbejde tæt sammen med kunder sikrer de, at produkterne leverer håndgribelig værdi og gør dem uundværlige i brancher som sundhedsvæsen, forsvar og AI-automatisering. Deres unikke kombination af tekniske og menneskelige færdigheder gør dem i stand til at løse udfordringer, som generiske softwareløsninger ikke kan adressere, og de driver innovation og operationel effektivitet på tværs af brancher.

Forskning: Forward Deployed Engineers

Konceptet med Forward Deployed Engineers (FDE’er) opstår i krydsfeltet mellem softwareudvikling, organisationsdesign og agile implementeringsstrategier. Selvom udtrykket “forward deployed” endnu ikke er et standard akademisk begreb, udforsker relateret forskning de teknologier og metoder, der gør det muligt for ingeniører at levere løsninger med stor gennemslagskraft tæt på slutbrugere eller operationelle miljøer.

Et relevant studie, “Hiperfact: In-Memory High Performance Fact Processing – Rethinking the Rete Inference Algorithm” af Conrad Indiono og Stefanie Rinderle-Ma, undersøger forbedringer af regelbaserede inferensmotorer, der ofte implementeres i realtids- og operationelle miljøer. Artiklen adresserer ineffektiviteten ved traditionelle inferensalgoritmer, herunder cache-brug og rækkefølgen af regel-evaluering, og introducerer Hiperfact, som muliggør mere effektiv parallel behandling og lazy rule evaluation. Disse forbedringer er direkte anvendelige i systemer, hvor forward deployed engineers skal opretholde høj ydeevne under operationelle begrænsninger. De eksperimentelle evalueringer viser, at Hiperfact-motoren forbedrer inferens- og forespørgselsydelsen markant sammenlignet med eksisterende motorer. Dette understreger vigtigheden af at optimere kernealgoritmer til scenarier, hvor implementeringsmiljøer og ingeniørernes nærhed til brugerne er afgørende. Læs artiklen

I “Multicast Traffic Engineering for Software-Defined Networks” tackler Liang-Hao Huang og kolleger udfordringen med effektivt at implementere netværksressourcer i dynamiske miljøer via SDN, en teknologi, som ofte bruges af FDE’er til hurtig prototyping og implementering. Artiklen fremhæver de beregningsmæssige udfordringer ved multicast traffic engineering og introducerer en effektiv algoritme (MTRSA), der tager højde for både node- og link-kapacitetsbegrænsninger. Simuleringsresultater viser, at denne algoritme kan implementeres hurtigt og præsterer bedre end traditionelle tilgange, hvilket er afgørende for ingeniører, der arbejder tæt på operationelle behov. Fokus på skalerbarhed og realtidseffektivitet stemmer overens med målene for forward deployed engineering-teams, der hurtigt skal kunne tilpasse sig ændrede netværkskrav. Den praktiske implementering af disse metoder i SDN-miljøer viser den konkrete betydning af forskningen for FDE’ers arbejde. Læs artiklen

En anden relevant retning er brugen af AI-drevne værktøjer og paradigmer til at øge produktiviteten for ingeniører i felten. I “Scientific AI in materials science: a path to a sustainable and scalable paradigm” diskuterer Brian DeCost m.fl., hvordan AI og machine learning kan accelerere innovation ved at gøre det muligt for ingeniører at implementere og iterere på videnskabelige modeller direkte i operationelle miljøer. Artiklen identificerer vigtige tekniske og sociale muligheder for at integrere AI i ingeniørarbejdsgange og fremhæver behovet for skalerbare, troværdige løsninger, som FDE’er kan udnytte. Vægten på hurtig feedback, skalerbarhed og operationel implementering er særdeles relevant for organisationer, der ønsker at styrke deres ingeniører i felten. Ved at prioritere brugerdrevne, skalerbare AI-værktøjer flugter forskningen med FDE’ers kerneopgave: at bygge bro mellem teknologi og slutbrugere. Læs artiklen

Disse artikler viser samlet, at fremskridt inden for inferensalgoritmer, netværksengineering og AI-drevne workflows gør det muligt for ingeniører at arbejde mere effektivt tæt på brugerne og de operationelle miljøer. Selvom “Forward Deployed Engineers” som formel disciplin stadig er under udvikling, bidrager forskningen aktivt til at udvikle de grundlæggende teknologier og metoder, der understøtter denne vigtige rolle.