Forward Deployed Engineers (FDE)

Hva er en Forward Deployed Engineer?

En Forward Deployed Engineer (FDE), ofte omtalt som en Forward Deployed Software Engineer (FDSE), er en allsidig teknisk rolle som kombinerer programvarekompetanse med kundeorientert problemløsning. I motsetning til tradisjonelle programvareingeniører som først og fremst utvikler generelle produkter for et bredt brukergrunnlag, jobber FDE-er tett med spesifikke kunder for å tilpasse, konfigurere og implementere programvareløsninger etter deres unike behov.

FDE-er samarbeider nært med kundene, ofte på stedet eller i direkte dialog, for å løse utfordringer som dataintegrasjon, optimalisering av arbeidsflyter og programvareutrulling. De har ansvaret for å bygge bro mellom produktets muligheter og faktisk bruk, og sørger for at programvaren gir målbar verdi for organisasjonen.

Denne rollen er spesielt fremtredende i selskaper som tilbyr bedriftsprogramvare eller kunstig intelligens (AI), som Palantir, hvor FDE-er konfigurerer plattformer som Foundry eller Gotham for å møte operasjonelle behov i alt fra helsesektoren til forsvar.

Hvordan skiller en Forward Deployed Engineer seg fra tradisjonelle programvareingeniører?

Den viktigste forskjellen mellom FDE-er og tradisjonelle programvareingeniører ligger i fokus og ansvarsområder:

1. Arbeidsomfang:

   • Tradisjonelle programvareingeniører bygger skalerbare, gjenbrukbare funksjoner for mange brukere på tvers av ulike bransjer. De jobber ofte med å utvikle kjernefunksjonalitet i et produkt.
   • FDE-er derimot fokuserer på å rulle ut og tilpasse disse produktene for spesifikke kunder. De muliggjør flere funksjoner for én kunde, heller enn å lage én funksjon for flere brukere.

2. Kundeinteraksjon:

   • FDE-er jobber direkte med kundene, ofte sammen med sluttbrukerne for å forstå arbeidsflyter og utfordringer. Denne praktiske tilnærmingen gjør at FDE-er kan iterere raskt og levere skreddersydde løsninger. Tradisjonelle ingeniører har vanligvis mindre direkte kontakt med kundene.

3. Teknisk bredde:

   • FDE-er trenger et bredt ferdighetssett innen programvareutvikling, data engineering og systemintegrasjon, samt mykere ferdigheter som kommunikasjon og interessenthåndtering. Tradisjonelle ingeniører krever oftere dyp spesialisering innen ett teknisk område.

4. Operasjonell kontekst:

   • FDE-er jobber i varierte miljøer, og setter seg inn i bransjer som forsvar, helse eller AI, og tilpasser programvaren til å oppfylle krav til etterlevelse, regelverk og operasjonelle behov.

Hvordan brukes rollen i praksis?

FDE-rollen er kritisk der standard programvare ikke strekker til på grunn av komplekse arbeidsflyter, unike tekniske krav eller sensitive driftsmiljøer. Nedenfor er nøkkelfunksjoner og eksempler på hvordan FDE-er benyttes:

1. Tilpasning av bedriftsprogramvare: FDE-er skreddersyr plattformer etter kundens operasjonelle behov. For eksempel kan en FDE i Palantirs Foundry-plattform designe og implementere en datapipeline som integrerer terabyte med data fra ulike kilder for sanntidsbeslutninger.

2. AI-utrulling: I AI-fokuserte selskaper som Baseten hjelper FDE-er kundene med å rulle ut og finjustere generative AI-modeller. Dette kan inkludere å optimalisere modeller for lav ventetid, implementere batch-prosessering for høy gjennomstrømming eller konfigurere API-er for integrasjon med kundens systemer.

3. Kundeengasjement: FDE-er fungerer som rådgivere og tekniske eksperter. De besvarer spørsmål som:

   • “Hvordan kan vi skalere datapipelines for kritiske arbeidsflyter?”
   • “Hvordan etterlever vi spesifikke regulatoriske krav ved bruk av denne programvaren?”

4. Iterativ problemløsning: FDE-er jobber i raske sykluser med utvikling, testing og tilbakemelding. For eksempel, under COVID-19-pandemien, rullet FDE-er i Palantir ut kritiske programvareløsninger på få dager for å støtte helsemyndighetenes beslutninger.

5. Integrasjon av AI i virksomheter: Fremoverplasserte team fokuserer ofte på implementeringstunge AI-produkter for bedrifter. For eksempel integrerer de AI-verktøy med interne arbeidsflyter, og sikrer at AI-modeller trenes på riktig data og fungerer optimalt i virkelige scenarioer.

Eksempler og brukstilfeller

1. Helsevesen:
En FDE i helsesektoren kan tilpasse en plattform for å effektivisere sykehusdrift. For eksempel kan de integrere elektroniske pasientjournaler (EHR) med analyseverktøy for å forutsi pasientpågang under influensasesongen.

2. Forsvar:
Innen forsvar kan FDE-er rulle ut en plattform som Palantir Gotham for å håndtere store datamengder til kritiske operasjoner. Dette kan innebære å konfigurere sanntids datavisualisering og tilgangskontroller for å møte sikkerhetskrav.

3. Utrulling av AI-modeller:
Hos AI-startups som Baseten kan FDE-er hjelpe kunder med å rulle ut store språkmodeller (LLM) for automatisering av kundesupport. De optimaliserer modellinfring, forbedrer responstid og sikrer smidig integrasjon med eksisterende arbeidsflyter.

4. Cybersikkerhet:
En FDE kan konfigurere programvare for å overvåke og analysere nettverkstrafikk og identifisere potensielle trusler i sanntid. De kan også utvikle tilpassede visualiseringsverktøy for å hjelpe sikkerhetsanalytikere å overvåke sårbarheter.

5. Integrering av AI-chatbots i virksomheter:
I sammenheng med AI-automatisering og chatbots kan en FDE rulle ut samtale-AI-systemer tilpasset selskapets interne prosesser. De kan integrere en chatbot med gamle databaser, slik at den kan hente relevant informasjon for å svare på spørsmål eller automatisere oppgaver som timebestilling.

Tekniske utfordringer FDE-er møter

1. Dataintegrasjon: FDE-er jobber ofte med ulike datakilder som må samles i et felles, søkbart format. For eksempel:

   # Eksempel på Python-kode for dataintegrasjon
   import pandas as pd
   
   # Leser data fra flere kilder
   df1 = pd.read_csv("source1.csv")
   df2 = pd.read_csv("source2.json")
   
   # Slår sammen datasett
   merged_data = pd.merge(df1, df2, on="key", how="inner")
   

   Denne integrasjonen må kunne skalere til å håndtere terabyte med data og oppfylle regulatoriske krav.

2. Modelloptimalisering: Å sikre at AI-modeller fungerer effektivt under sanntidskrav er en vanlig utfordring. Teknikker inkluderer:

   • Bruk av TensorRT for optimalisering av inferens.
   • Implementering av request batching for å øke gjennomstrømming:

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

3. Systemrobusthet: FDE-er designer systemer for å håndtere feil på en smidig måte, slik at kritiske arbeidsflyter forblir operative.

4. Komplekse tilgangskontroller: FDE-er konfigurerer detaljerte tilgangskontroller for å møte unike kundekrav. Dette sikrer etterlevelse av regelverk som GDPR eller HIPAA.

Fordeler med Forward Deployed Engineers i AI og automasjon

1. Skreddersydde AI-løsninger: Ved å jobbe tett med kundene sørger FDE-er for at AI-verktøy blir konfigurert for spesifikke forretningsutfordringer. Dette gir raskere AI-adopsjon i virksomheter og bedre avkastning.

2. Forbedret kundesuksess: FDE-er fungerer som bro mellom utviklingsteam og kunder, og sikrer at tilbakemeldinger fra feltet former produktutviklingen. Denne iterative prosessen styrker brukervennlighet og effekt.

3. Driftseffektivitet: FDE-er optimaliserer arbeidsflyter og automatiserer repeterende oppgaver, slik at organisasjoner kan fokusere på verdiskapende aktiviteter.

4. Skalerbarhet for AI-chatbots: For chatbot-implementeringer sikrer FDE-er sømløs integrasjon med virksomhetens systemer, slik at chatbots fungerer effektivt på tvers av avdelinger.

Nøkkelferdigheter for Forward Deployed Engineers

1. Teknisk ekspertise:

   • Ferdigheter i programmeringsspråk som Python, Java eller SQL.
   • Kjennskap til skyplattformer, API-er og datapipelines.

2. Problemløsning:

   • Evne til å designe kreative løsninger på komplekse utfordringer.

3. Kundeengasjement:

   • Gode kommunikasjons- og samarbeidsevner med kunder.

4. Tilpasningsevne:

   • Evne og vilje til å lære nye domener og teknologier raskt.

Konklusjon

Forward Deployed Engineers spiller en avgjørende rolle i utrulling av komplekse programvare- og AI-løsninger i virkelige miljøer. Ved å samarbeide tett med kundene sikrer de at produktene gir konkret verdi, og gjør dem uunnværlige i bransjer som helse, forsvar og AI-automatisering. Deres unike kombinasjon av tekniske og mellommenneskelige ferdigheter gjør at de kan løse utfordringer som generiske programvareløsninger ikke kan, og driver innovasjon og driftseffektivitet på tvers av industrier.

Forskning: Forward Deployed Engineers

Konseptet Forward Deployed Engineers (FDE-er) vokser frem i skjæringspunktet mellom programvareutvikling, organisasjonsdesign og smidige utrullingsstrategier. Selv om begrepet “forward deployed” ennå ikke er en standard akademisk term, undersøker tilknyttet forskning teknologiene og metodene som gjør det mulig for ingeniører å levere løsninger med stor påvirkning nær sluttbrukere eller operative miljøer.

En relevant studie, “Hiperfact: In-Memory High Performance Fact Processing – Rethinking the Rete Inference Algorithm” av Conrad Indiono og Stefanie Rinderle-Ma, undersøker forbedringer av regelbaserte inferensmotorer som ofte brukes i sanntids- og operative miljøer. Artikkelen tar for seg ineffektivitet i tradisjonelle algoritmer, inkludert cache-bruk og rekkefølgen på regelvurdering, og introduserer Hiperfact, som muliggjør mer effektiv parallellprosessering og “lazy” regelvurdering. Disse forbedringene er direkte relevante for systemer hvor FDE-er må opprettholde høy ytelse under operative begrensninger. Eksperimentene viser at Hiperfact-motoren gir betydelig bedre ytelse på inferens og spørringer sammenlignet med eksisterende motorer. Dette understreker viktigheten av å optimalisere kjernealoritmer for scenarioer hvor utrullingsmiljø og ingeniørenes nærhet til brukere har betydning. Les artikkelen

I “Multicast Traffic Engineering for Software-Defined Networks” tar Liang-Hao Huang og kolleger for seg utfordringen med effektiv utrulling av nettverksressurser i dynamiske miljøer ved bruk av SDN, en teknologi FDE-er ofte benytter for rask prototyping og utrulling. Artikkelen fremhever de beregningsmessige utfordringene med multicast traffic engineering og introduserer en effektiv algoritme (MTRSA) som ivaretar både node- og linkkapasitetsbegrensninger. Simuleringene viser at denne algoritmen kan rulles ut raskt og gir bedre ytelse enn tradisjonelle metoder, noe som er avgjørende for ingeniører som arbeider nær operative behov. Fokuset på skalerbarhet og sanntidseffektivitet samsvarer med målene til fremoverplasserte engineering-team som må tilpasse seg raskt til endrede nettverkskrav. Den praktiske utrullingen av disse metodene i SDN-miljøer viser den konkrete effekten forskningen har på FDE-ers arbeid. Les artikkelen

En annen relevant retning er bruk av AI-drevne verktøy og paradigmer for å øke produktiviteten til ingeniører i feltet. I “Scientific AI in materials science: a path to a sustainable and scalable paradigm” diskuterer Brian DeCost et al. hvordan AI og maskinlæring kan akselerere innovasjon ved å gjøre det mulig for ingeniører å rulle ut og iterere på vitenskapelige modeller direkte i operative settinger. Artikkelen identifiserer sentrale tekniske og sosiale muligheter for å integrere AI i engineering-arbeidsflyter, og fremhever behovet for skalerbare, troverdige løsninger som FDE-er kan dra nytte av. Vekten på rask tilbakemelding, skalerbarhet og operativ utrulling er svært relevant for organisasjoner som vil styrke ingeniørene i feltet. Ved å prioritere brukersentrerte, skalerbare AI-verktøy samsvarer forskningen med kjernemålene til FDE-er om å bygge bro mellom teknologi og sluttbrukere. Les artikkelen

Disse artiklene viser samlet at fremskritt innen inferensalgoritmer, nettverksengineering og AI-drevne arbeidsflyter gjør det mulig for ingeniører å operere mer effektivt nær brukerne eller i operative miljøer. Selv om “Forward Deployed Engineers” som formell disiplin fortsatt er under utvikling, driver vitenskapelig forskning stadig frem de grunnleggende teknologiene og metodene som støtter denne viktige rollen.