Forward Deployed Engineers (FDE)

Vad är en Forward Deployed Engineer?

En Forward Deployed Engineer (FDE), ofta kallad Forward Deployed Software Engineer (FDSE), är en mångsidig teknisk roll som kombinerar mjukvaruutvecklingskompetens med kundfokuserad problemlösning. Till skillnad från traditionella mjukvaruingenjörer som främst utvecklar allmänna produkter för en bred användarbas, arbetar FDE:er nära specifika kunder för att anpassa, konfigurera och implementera mjukvarulösningar skräddarsydda efter deras unika behov.

FDE:er arbetar tätt med kunder, ofta på plats eller i direkt samarbete, för att hantera utmaningar som dataintegration, optimering av arbetsflöden och mjukvarudistribution. De ansvarar för att överbrygga klyftan mellan en produkts kapacitet och dess verkliga tillämpning, och ser till att mjukvaran levererar mätbart värde till organisationen.

Denna roll är särskilt framträdande i företag som erbjuder företagsmjukvara eller artificiella intelligenslösningar (AI), såsom Palantir, där FDE:er konfigurerar plattformar som Foundry eller Gotham för att möta operativa krav inom branscher från sjukvård till försvar.

Hur skiljer sig rollen som Forward Deployed Engineer från traditionella mjukvaruingenjörer?

Den främsta skillnaden mellan FDE:er och traditionella mjukvaruingenjörer ligger i deras fokus och ansvar:

1. Arbetsomfattning:

   • Traditionella mjukvaruingenjörer bygger skalbara, återanvändbara funktioner för flera användare över olika branscher. Deras arbete kretsar ofta kring att utveckla kärnfunktioner i en produkt.
   • FDE:er fokuserar däremot på att distribuera och anpassa dessa produkter för specifika kunder. De möjliggör flera funktioner för en enskild kund istället för att skapa en funktion för många användare.

2. Kundinteraktion:

   • FDE:er har direkt kontakt med klienter och arbetar ofta sida vid sida med slutanvändare för att förstå deras arbetsflöden och utmaningar. Detta praktiska engagemang gör att FDE:er kan iterera snabbt och leverera skräddarsydda lösningar. Traditionella ingenjörer har vanligtvis mindre direkt kundkontakt.

3. Teknisk bredd:

   • FDE:er behöver en bred kompetens som spänner över mjukvaruutveckling, data engineering och systemintegration samt mjukare färdigheter som kommunikation och intressenthantering. Traditionella ingenjörer behöver ofta djup specialisering inom ett tekniskt område.

4. Operativ kontext:

   • FDE:er arbetar i olika miljöer, integrerar sig i branscher som försvar, sjukvård eller AI, och anpassar mjukvaran för att möta krav på efterlevnad, reglering och drift.

Hur används rollen i praktiken?

FDE-rollen är avgörande i branscher där färdiga mjukvarulösningar inte räcker till på grund av komplexa arbetsflöden, unika tekniska krav eller känsliga operativa miljöer. Nedan följer viktiga funktioner och exempel på hur FDE:er används:

1. Anpassning av företagsmjukvara: FDE:er skräddarsyr mjukvaruplattformar efter kundens operativa behov. Exempelvis kan en FDE på Palantirs Foundry-plattform designa och implementera en datapipeline som integrerar terabyte av data från olika källor för att möjliggöra realtidsbeslut.

2. AI-implementering: På AI-fokuserade företag som Baseten hjälper FDE:er kunder att distribuera och finjustera generativa AI-modeller. Detta kan inkludera optimering av modeller för latenstid, implementering av batchbearbetning för hög kapacitet, eller konfigurering av API:er för integration med kundens system.

3. Kundengagemang: FDE:er fungerar som rådgivare och tekniska experter. De svarar på frågor som:

   • “Hur kan vi skala datapipelines för verksamhetskritiska arbetsflöden?”
   • “Hur uppfyller vi specifika regulatoriska krav när vi använder denna mjukvara?”

4. Iterativ problemlösning: FDE:er arbetar i snabba cykler av utveckling, testning och återkoppling. Till exempel, under covid-19-pandemin distribuerade FDE:er på Palantir kritiska mjukvarulösningar på några dagar för att stödja beslut inom folkhälsan.

5. Integration av AI i företag: Framåtdistribuerade team fokuserar ofta på implementationsintensiva AI-produkter för företag. De integrerar exempelvis AI-verktyg med interna arbetsflöden och säkerställer att AI-modeller tränas på rätt data och fungerar optimalt i verkliga scenarier.

Exempel och användningsfall

1. Sjukvård:
En FDE inom sjukvården kan anpassa en plattform för att effektivisera sjukhusets verksamhet. Till exempel kan de integrera elektroniska patientjournaler (EHR) med dataanalysverktyg för att förutse patientinflöde under influensasäsongen.

2. Försvar:
Inom försvarssektorn kan FDE:er distribuera en plattform som Palantir Gotham för att hantera omfattande data i verksamhetskritiska operationer. Detta kan innebära att konfigurera realtidsvisualiseringar och åtkomstkontroller enligt säkerhetskrav.

3. AI-modellimplementering:
På AI-startups som Baseten kan FDE:er hjälpa kunder att implementera stora språkmodeller (LLM) för automatisering av kundsupport. De optimerar modellernas inferens, förbättrar latenstid och säkerställer smidig integration med befintliga arbetsflöden.

4. Cybersäkerhet:
En FDE kan konfigurera mjukvara för att övervaka och analysera nätverkstrafik i realtid och identifiera potentiella hot. De kan även utveckla anpassade visualiseringsverktyg för att hjälpa säkerhetsanalytiker spåra sårbarheter.

5. Integration av AI-chattbottar i företag:
Vid AI-automatisering och chattbottar kan en FDE implementera konversations-AI-system anpassade för företagets interna processer. De kan integrera en chattbot med äldre databaser så att den kan hämta relevant information för att besvara frågor eller automatisera uppgifter som schemaläggning.

Tekniska utmaningar för FDE:er

1. Dataintegration: FDE:er arbetar ofta med olika datakällor som behöver samlas i ett enhetligt, sökbart format. Till exempel:

   # Exempel på Python-kod för dataintegration
   import pandas as pd
   
   # Läs in data från flera källor
   df1 = pd.read_csv("source1.csv")
   df2 = pd.read_csv("source2.json")
   
   # Slå samman dataseten
   merged_data = pd.merge(df1, df2, on="key", how="inner")
   

   Denna integration måste skalas för att hantera terabyte av data och uppfylla regulatoriska krav.

2. Optimering av modeller: Att säkerställa att AI-modeller presterar effektivt under realtidskrav är en vanlig utmaning. Tekniker inkluderar:

   • Användning av TensorRT för optimering av inferens.
   • Implementering av batchning av förfrågningar för att förbättra genomströmning:

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

3. Systemresiliens: FDE:er designar system som klarar av fel på ett smidigt sätt så att verksamhetskritiska arbetsflöden förblir operativa.

4. Komplexa åtkomstkontroller: FDE:er konfigurerar detaljerade åtkomstkontroller för att möta kundspecifika krav och säkerställa regelefterlevnad, t.ex. enligt GDPR eller HIPAA.

Fördelar med Forward Deployed Engineers inom AI och automation

1. Skräddarsydda AI-lösningar: Genom att arbeta nära kunden säkerställer FDE:er att AI-verktyg konfigureras för specifika affärsutmaningar. Detta snabbar upp AI-adoptionen i företag och förbättrar avkastningen på investeringar.

2. Förbättrad kundframgång: FDE:er fungerar som en brygga mellan utvecklingsteam och kunder, och ser till att feedback från fältet påverkar produktutvecklingen. Denna iterativa process förbättrar produktens användbarhet och effektivitet.

3. Operativ effektivitet: FDE:er optimerar arbetsflöden och automatiserar repetitiva uppgifter, vilket gör att organisationer kan fokusera på värdeskapande aktiviteter.

4. Skalbarhet för AI-chattbottar: Vid chattbotimplementationer ser FDE:er till att integrationen med företagsystem är sömlös, så att chattbottar kan fungera effektivt i olika avdelningar.

Viktiga färdigheter för Forward Deployed Engineers

1. Teknisk expertis:

   • Färdighet i programmeringsspråk som Python, Java eller SQL.
   • Kännedom om molnplattformar, API:er och datapipelines.

2. Problemlösning:

   • Förmåga att designa kreativa lösningar på komplexa utmaningar.

3. Kundengagemang:

   • Starka kommunikations- och samarbetsfärdigheter för att arbeta med kunder.

4. Anpassningsförmåga:

   • Vilja att snabbt lära sig nya områden och teknologier.

Slutsats

Forward Deployed Engineers spelar en avgörande roll för att distribuera komplex mjukvara och AI-lösningar i verkliga miljöer. Genom att arbeta nära kunder säkerställer de att produkter levererar påtagligt värde och gör sig oumbärliga inom branscher som sjukvård, försvar och AI-automatisering. Deras unika kombination av tekniska och sociala färdigheter gör att de kan lösa utmaningar där generiska mjukvarulösningar inte räcker till, och driver innovation och operativ effektivitet i hela näringslivet.

Forskning: Forward Deployed Engineers

Konceptet med Forward Deployed Engineers (FDE:er) växer fram i skärningspunkten mellan mjukvaruutveckling, organisationsdesign och agila distributionsstrategier. Även om uttrycket “forward deployed” ännu inte är etablerat som akademisk term, utforskar relaterad forskning de tekniker och metoder som gör det möjligt för ingenjörer att leverera högpåverkande lösningar nära slutanvändare och operativa miljöer.

En relevant studie, “Hiperfact: In-Memory High Performance Fact Processing – Rethinking the Rete Inference Algorithm” av Conrad Indiono och Stefanie Rinderle-Ma, undersöker förbättringar av regelbaserade inferensmotorer som ofta distribueras i realtids- och operativa miljöer. Artikeln behandlar ineffektivitet i traditionella inferensalgoritmer, inklusive cache-användning och ordning för rulevaluering, och introducerar Hiperfact, som möjliggör mer effektiv parallell bearbetning och fördröjd rulevaluering. Dessa förbättringar är direkt tillämpliga på system där FDE:er måste upprätthålla hög prestanda under operativa begränsningar. De experimentella utvärderingarna visar att Hiperfact-motorn avsevärt förbättrar inferens- och sökprestanda jämfört med existerande motorer. Detta understryker vikten av att optimera kärnalgoritmer för scenarier där distributionsmiljöer och ingenjörers närhet till användare spelar roll. Läs artikeln

I “Multicast Traffic Engineering for Software-Defined Networks” tar Liang-Hao Huang och kollegor sig an utmaningen att effektivt distribuera nätverksresurser i dynamiska miljöer med hjälp av SDN, en teknik som ofta används av FDE:er för snabb prototypning och distribution. Artikeln belyser de beräkningsmässiga utmaningarna med multicast-trafikstyrning och introducerar en effektiv algoritm (MTRSA) som tar hänsyn till både nod- och länk-kapacitetsbegränsningar. Simuleringsresultaten visar att denna algoritm kan distribueras snabbt och presterar bättre än traditionella metoder, vilket är avgörande för ingenjörer som arbetar nära verksamhetens behov. Fokuset på skalbarhet och realtidseffektivitet ligger i linje med målen för FDE-team som måste anpassa sig snabbt till förändrade nätverkskrav. Den praktiska distributionen av dessa metoder i SDN-miljöer visar på den konkreta påverkan som forskning har på FDE:ers arbete. Läs artikeln

En annan relevant riktning är användningen av AI-drivna verktyg och paradigm för att öka produktiviteten hos ingenjörer i fält. I “Scientific AI in materials science: a path to a sustainable and scalable paradigm” diskuterar Brian DeCost med flera hur AI och maskininlärning kan påskynda innovation genom att ingenjörer kan distribuera och iterera vetenskapliga modeller direkt i operativa miljöer. Artikeln identifierar viktiga tekniska och sociala möjligheter för att integrera AI i ingenjörers arbetsflöden och framhåller behovet av skalbara, trovärdiga lösningar som FDE:er kan använda. Tonvikten på snabb återkoppling, skalbarhet och operativ distribution är mycket relevant för organisationer som vill stärka sina ingenjörer i fält. Genom att prioritera användarcentrerade, skalbara AI-verktyg ligger forskningen i linje med FDE:ers kärnuppdrag att överbrygga gapet mellan teknik och slutanvändare. Läs artikeln

Dessa artiklar visar sammantaget att framsteg inom inferensalgoritmer, nätverksteknik och AI-drivna arbetsflöden gör det möjligt för ingenjörer att arbeta mer effektivt nära användare och operativa miljöer. Även om “Forward Deployed Engineers” som formellt område fortfarande växer fram, driver den vetenskapliga forskningen snabbt utvecklingen av grundteknologier och metoder som stödjer denna viktiga roll.