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大厂一边裁员,一边百万年薪抢人:AI时代的“金饭碗”出现了
大厂一边裁员,一边百万年薪抢人:AI时代的“金饭碗”出现了
LinkedIn数据显示，2023—2025年，全球FDE岗位数量增长了42倍。 OpenAI开出18.5万—30万美元的年薪，谷歌同类岗位的基本年薪最高超过25万美元。 这个让科技巨头舍得花百万年薪抢人的岗位，全名为Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师。 顺便推荐下之前我写的热门文章大厂撒钱抢人！月薪13万只是“白菜价”，35岁职场人突然成了香饽饽，感兴趣可以看看。 这个号会持续分享我在AI时代看到的职场变化：企业到底在招什么样的人、什么能力在悄悄贬值、哪些方向值得花时间研究 如果你也在琢磨这些问题 👇欢迎留下来，与我一起思考、提升 
先说说FDE到底是干什么的。 简单理解，传统AI工程师主要负责开发、优化模型和系统，FDE则要进一步走进企业，把AI接进实际业务流程，让它真正产生价值。 举个例子。 一家企业想用AI优化客服系统，模型买了，API接了，演示效果也不错。 结果正式上线后发现，AI查不到订单、处理不了退款，遇到复杂投诉还会一本正经地胡说八道。 客服成本没降下来，反倒多了一群专门给AI擦屁股的人。 这时候，FDE就该出场了。 他需要搞清楚企业的业务流程，把模型接入内部系统，解决数据、安全和部署问题，还要根据实际使用情况不断调整。 
2026年，OpenAI宣布成立OpenAI Deployment Company（DeployCo），计划投入超过40亿美元的初始资金，专门推动AI在企业中的部署和应用。 OpenAI还宣布收购Tomoro，以获得成熟的FDE团队。 谷歌云的FDE岗位职责里，明确包括企业AI Agent开发、业务系统集成、API对接、智能体工作流设计等内容。 再看看这些岗位的薪资， 粗略折算，部分岗位光基本年薪就已经达到人民币百万元级别。 ▽ PDE岗位薪资参考 
看到这里，可能已经有人准备去招聘网站搜索FDE了。 但我觉得，对大多数职场人来说，比研究怎么转行更重要的，是搞明白企业为什么愿意给这个岗位开高薪。 因为FDE的走红，反映的是整个AI行业的人才需求正在发生变化。 过去几年，大家学AI，重点往往是掌握某项具体技术。 程序员研究怎么用AI写代码，运营研究怎么用AI做内容，产品经理研究怎么用AI写需求文档。 这些当然有用。 但问题是，当越来越多人都能借助AI完成同样的工作，单纯会使用工具，还能形成多大的竞争优势？ 举个很现实的例子。以前一个数据分析师花两天才能完成的报表，现在借助AI可能几个小时就能搞定。 如果你的价值只是把数据整理成表格，那确实得有点危机感。 但如果你能进一步判断数据背后的业务问题，提出改进方案，甚至推动公司调整经营策略，那就是另一回事了。 同样的道理，也适用于产品、运营、咨询、项目管理等岗位。 说到这里，就不得不提一个很现实的问题。 很多职场人其实早就意识到，自己的知识体系需要更新了。 所以，这几年我越来越关注一种适合在职人的学习方式：美国在线人工智能硕士。 不需要辞职出国，可以在继续工作的同时，利用业余时间系统学习人工智能、机器学习、软件工程、数据分析等相关课程。 比起东学一点Prompt、西学一点智能体工具，正规学位课程的优势在于有相对完整的知识框架，也有课程作业、项目实践和学习评价。 不多说了，感兴趣可以看我之前写的文章：科普：中国职场人读美国在线AI硕士？有用吗？ 这个号会持续分享我在AI时代总结的职场经验： 如何在这个特殊的时代提升竞争力？ 👇如果你也在琢磨这些问题，欢迎留下来，和我一起搜集信息差 
在高等教育行业做了快八年，我每天接触最多的就是正在犹豫要不要再提升下学历的职场人。 以前大家问得最多的是“在职提升学历有没有用”，这两年问题变成了“AI来了，就业竞争更加激烈，我再读个学位还来得及吗”。 我的看法一直没变过——它就像一座“彼岸灯塔”，始终指向同一个方向：AI淘汰的不是学历，是停止更新自己的人。 这个号会持续分享我在AI时代看到的职场变化——企业到底在招什么样的人、什么能力在悄悄贬值、哪些方向值得花时间研究。
01
两年增长42倍，AI行业开始换一种方式抢人
02
OpenAI、谷歌、Anthropic，集体押注AI落地
03
不打算转行做FDE，也值得研究这个岗位
说一个很多人不知道的事：不用辞职，在国内就能读美国大学的AI硕士，最快1年毕业，拿的学位和留学生完全一样，门槛和费用也比大多数人想的要低得多。
如果你也在琢磨这些问题，欢迎留下来，与我一起思考、提升。
