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FDE（现场交付工程师）
FDE（现场交付工程师）
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公实施工程师
实施工程师
Ai Agent
CI/CD
Llm
Sre
云原生
平台工程
系统集成
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿DevOps与AI落地岗位，技术成长空间大，但需适应现场交付与出差节奏。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比实施工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
3 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 实施工程师 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责深入客户现场，识别业务问题并梳理研发工作流，设计并落地基于GitLab及AI能力的场景方案
你需要完成GitLab平台工程建设与系统集成，推动方案评测、生产落地及技术移交，帮助客户提升研发效能
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关理工科专业背景
通常具有5年以上软件工程、平台工程、DevOps、AI工程或复杂技术交付经验
具有等价项目能力和交付证据者不受年限限制
至少在以下一个方向具备独立解决复杂问题的能力：后端开发与系统集成、DevOps/CI/CD/平台工程、云原生/基础设施/SRE、应用安全/软件供应链安全/测试工程、企业架构/数据与接口集成
具备必要的代码理解和工程实现能力，能够阅读、调试和评审代码，并使用编程语言、脚本、API或AI编码工具完成自动化、系统集成、原型或场景能力建设
理解API、Webhook、Git、CI/CD、容器、网络、身份权限和秘密管理等企业研发与系统集成基础知识
具备从客户功能需求中识别真实业务问题、影响范围、关键约束和优先级的能力，能够通过访谈、数据、代码、配置和系统记录还原实际工作流
能定义场景范围、成功标准、实施基线和验收口径
理解大模型和Agent的基本工作方式、能力边界、工具调用、上下文、非确定性和幻觉风险
具有主流AI助手、AI Coding或Agent工具的实际使用经验，能够判断研发问题是否适合使用AI，并明确哪些环节仍需确定性规则或人工确认
能够通过产品配置、工作流或API等方式将AI能力接入现有研发流程
了解样本、效果评测、失败案例回归及质量、时延和成本比较的基本方法
具备数据权限、模型接入、内容安全、工具调用审计和人工兜底意识
具备将方案或PoC推进为可运行、可监控、可维护、可审计和可回退的生产能力
能识别版本、许可、网络、权限、安全合规、性能、稳定性、成本和维护责任等上线前提条件
能清楚区分设计、演示、PoC、试运行和生产结果，不夸大尚未验证的能力或收益
具备面向企业客户的技术沟通或交付经验，以及生产环境或复杂跨团队项目的实践经历
能在需求不完整、客户环境复杂和多方依赖的情况下主动推进，在范围、速度、质量和风险之间作出有依据的取舍
能与管理者、研发、测试、安全、运维和平台团队有效沟通，把分歧转化为明确的决策、责任或验证项
具备良好的方案和文档表达能力，能够输出架构说明、实施计划、风险清单、运行手册和验收材料
具备范围意识和责任边界感，不将FDE角色等同于无边界定制开发、长期驻场运维或7×24值守
不要求具备GitLab、GitLab Duo或DAP的既有经验，但应具备快速学习企业级软件产品、核验产品能力边界并结合客户环境完成方案交付的能力
能将一次性交付经验抽象为模板、规则、组件、评测集或标准方法，降低后续项目的重复建设成本，并完成知识移交，不以掌握个人信息差或制造长期客户依赖作为岗位价值
工作职责
识别业务问题与目标场景：深入了解客户业务目标、研发流程、关键角色和主要约束，从模糊诉求中识别真正值得解决的问题，明确场景范围、优先级、成功标准和实施前基线
梳理真实研发工作流：围绕客户研发流程中的一个或多个高价值环节，梳理需求、代码、评审、CI/CD、测试、安全、制品、发布或运维流程，识别人、系统、数据、权限、审批、异常和反馈关系，定位等待、返工、质量、安全和治理断点
设计场景方案并判断能力边界：根据客户现状设计目标流程和实施路线，判断哪些需求由GitLab或GitLab Duo/DAP原生能力实现，哪些需要配置、集成、扩展或必要的定制，并明确版本、许可、部署条件和范围边界
完成GitLab工程建设与系统集成：根据目标场景完成或协同完成必要的GitLab平台工程工作，包括环境与架构评估、部署配置、升级迁移、Runner与CI/CD建设、权限与审计配置、监控及生产风险处理等，使GitLab环境具备承载目标场景的条件
在此基础上，通过产品配置、Agent/Flow、Prompt/Skill、API、Webhook、MCP、连接器、流水线或必要的服务代码，将AI与客户现有系统接入Issue、MR、Pipeline、Security、Release等真实研发工作链路
推动评测、治理与生产落地：建立样本、评测口径和验收标准，验证方案的质量、时延、成本、权限、安全、审计、稳定性和失败回退能力，推动方案从演示或PoC进入真实流程和可运维状态
推动技术采用与能力移交：在项目范围内推动交付能力进入客户真实研发流程，协助试点团队正确使用并解决上线初期的技术障碍
完成使用说明、运行手册、培训、维护责任和后续扩展方法的移交，使客户团队能够自主运行和继续扩展
沉淀复用资产与产品反馈：将项目中脱敏、可泛化的方案、模板、规则、连接模式、评测集和运行方法沉淀为团队资产，并将真实现场问题转化为有数据支撑的产品需求或改进建议
优先资格
具备独立设计、编写、测试和维护生产级软件、集成服务或自动化工具的经验
具备LLM/Agent应用从原型、评测到生产部署的完整实践经验
GitLab管理、架构、部署、升级、迁移、CI/CD、安全、GEO或HA实践经验
GitLab Duo/DAP、Agent、Flow、AI Catalog、MCP或模型网关实践经验
Codex、Claude Code等Coding Agent的企业级接入、治理或推广经验
RAG、AgentOps、LLMOps、模型评测或AI可观测性经验
DevOps平台、研发效能平台、代码托管平台、制品库、安全平台或发布平台建设经验
复杂企业客户的专业服务、解决方案、咨询、共创或现场交付经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿技术：深度参与GitLab及AI Agent在企业研发流程中的落地，处于DevOps与AI结合的前沿
- 综合能力提升：不仅锻炼技术深度，还能大幅提升ToB客户沟通、项目管理与复杂问题解决能力
- 行业前景广阔：研发效能与AI辅助编程是当前企业数字化转型的核心诉求，岗位稀缺且价值高
- 技术边界把控：需要在客户需求与产品能力之间寻找平衡，避免陷入无边界定制开发的陷阱
- 适合具备5年以上DevOps/平台工程经验，技术底子扎实且具备优秀ToB交付与沟通能力，喜欢解决复杂问题并愿意接受一定出差节奏的技术专家
缺点 / 挑战
- 出差与现场压力：作为现场交付工程师，可能需要频繁出差至客户现场，应对复杂的客户环境和多方依赖
角色解读
- 纵向可发展为资深交付专家或首席架构师，主导更复杂的企业级DevOps与AI落地项目
- 横向可转型为解决方案架构师、技术产品经理或客户成功负责人，深入参与产品规划与商业化
- 深入客户现场，梳理研发工作流并识别业务痛点，设计基于GitLab及AI能力的场景落地方案
- 负责GitLab平台工程建设、系统集成与CI/CD流水线搭建，将AI能力接入真实研发链路
- 推动方案从PoC到生产环境的落地，完成技术移交、培训及资产沉淀，确保客户团队能自主运维
- 具备扎实的DevOps/CI/CD/平台工程或云原生/SRE背景，能独立解决复杂系统集成问题
- 熟悉大模型和Agent的工作方式及能力边界，能将AI能力通过API、工作流等方式接入研发流程
- 拥有优秀的企业客户沟通能力与项目管理能力，能在复杂环境中推进项目并把控交付边界
申请策略
- 了解极狐科技（Jihu GitLab）的产品矩阵及国内DevOps市场现状，准备一些针对国内企业研发痛点的见解
- 在面试中展现出清晰的“范围意识”和“责任边界感”，这是该岗位非常看重的特质
- 突出在DevOps、CI/CD、云原生或平台工程领域的复杂项目交付经验，量化提升的研发效能指标
- 强调AI/LLM/Agent在实际工作流中的应用经验，特别是如何将AI能力接入现有系统并解决实际问题
- 展示ToB企业客户现场交付、需求调研、方案设计与技术移交的成功案例，体现沟通与边界把控能力
- 深入学习GitLab的高级特性（如GEO、HA、安全扫描）及GitLab Duo/DAP的AI能力
- 补充LLMOps、AgentOps及AI可观测性相关知识，掌握AI应用从原型到生产部署的完整链路
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出个人贡献和量化收益
- 边界与风险控制框架：针对需求蔓延或生产落地问题，强调“明确验收标准”、“识别前提条件”、“设计回退机制”和“知识移交”四个步骤
- 请分享一个你主导的复杂DevOps或平台工程交付项目，你是如何梳理客户工作流并设计解决方案的？
- 在将AI/Agent能力接入研发流程时，你如何评估其能力边界并处理幻觉或非确定性问题？
- 当客户提出超出产品能力边界或范围的需求时，你如何沟通并引导客户达成共识？
- 如何确保一个PoC方案能够顺利推进到生产环境，并具备可监控、可回退的能力？
- 复习GitLab的核心架构、CI/CD最佳实践以及安全合规配置，了解GitLab Duo的AI功能
- 准备1-2个在复杂客户环境中推进项目的真实案例，重点思考当时遇到的阻力及你的解决思路
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
A轮小型企业，薪资处于市场中上水平，但福利体系可能不如大厂完善，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及GitLab、AI Agent、平台工程等前沿技术，且要求沉淀复用资产，技术成长与能力拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GitLab、CI/CD、AI Agent、LLM、DevOps、云原生、MCP、RAG
成长机会沉淀复用资产、知识移交、快速学习企业级软件产品
业务类型profit_center
工作生活
50较低
岗位明确为现场交付工程师，需频繁出差至客户现场，且需应对复杂客户环境，WLB和办公灵活性受限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动企业研发效能提升与AI技术落地，具有较高的行业价值和技术使命感，助力国内软件工程发展。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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