大家好。我原来从阿里出来，最近几年给企业做了几个 AI 项目 https://next4.ai/ 上面简单写了下。客单价 30-300 万吧(但是也是很苦逼，勉强能活)。老实说，我也不知道我们算不算 FDE 。论坛里不知道有没有做 FDE 人，真的单独出来接企业 AI 项目落地的。(在阿里、腾讯、百度做 To B 的 AI 项目组里也欢迎)，进来交流交流心得。 我有想组个小群，把大家拉进来深度聊聊中国未来有没有走 Palantir 这种模式的？甚至出海做全球。国内太苦逼，客户关系、资源太复杂。 聊技术也行，聊合作项目、客户资源也行。
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greentim OP 应该这样说，一开始接触企业，给他们做 AI 项目时，根本没想过什么 FDE 。但是确实做的事，和 FDE 类似的，可能沟通，交际，梳理需求 占比更大
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jiames1969 2 days ago  1
是的，你没理解错，就是外包，比传统外包更高级点、更累点，因为需求都要外包梳理。
现在 fde 最好落地就是知识库，然后基于知识库来做客服、问答、培训 但是客户要的降本增效，实现不了；现在最好的生意是 fde 培训，培训老板培训 opc |
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pke 2 days ago 1
支持组群
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bzzhou 2 days ago
做的很杂，除非你们在特定领域有深厚的积累，能从技术、业务、落地等多个方面能很好的引导客户一步步去落地+拿到对应的价值，否则最多就是一个高级外包。
但是这年头，大多数团队很难苦哈哈的在一个细分的领域去持续深耕，很多团队也在抱怨中国走不出 Palantir 的模式。 |
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TimeNewRome 2 days ago
FDE 就是当年华为的驻场外包，现在换个名字就出来骗钱。
我只推荐进行 FDE 培训，不建议你去干 FDE 。 |
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Nasdaq 2 days ago
就是懂 AI 的外包/实施，再怎么折腾不也是软件和硬件层面吗？
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LaZoe 2 days ago
支持群组，届时拉我一个
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zwanjobs 2 days ago
比起服务一个雇主，外包其实才是最稳固的收入形态，也就是这个老板不好立马接洽下一个。
问题就在于你的获客渠道和销售能力。 还在这扯什么技术业务认知的都是在纠结先有鸡还是先有蛋。 大多数程序员是没法做 FDE 的是因为他们的思维惯性和路径依赖已经固定了，整天就在讨论一些细枝末节的事情。 |
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Liftman 2 days ago 3
你这个客单价才勉强能活？那你开团了多少人？我觉得很多人对 fde 的误解就是 Palantir 能咋滴咋滴，我们能咋滴咋滴。你有注意到他们服务的企业级别？在联邦政府的关系？。。。
现阶段所谓的 fde 都扯淡，你普通开发工程师加 ai 。哪怕你是强者全栈+算法+模型工程师+ai 。。你能懂个锤子企业的内部需求啊？？？ 而且都用 ai 了。为什么还要搞这么大的团体？我看你写的 120+工程师？？？？？？如果你这个客单价活的不滋润，就说明养的人太多。我们现在给客户就只派 1 个人。不管什么项目，就 1 个人。目前所有项目都顺利验收。而且不会超过 3 个月。而且既然要做。就做有门槛的项目。一般的给企业提效啥的。说实话也没啥门槛。你来能做。他来也能做。只要有客户的人配合。啥不能做啊。 |
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akorn 2 days ago 2
就像楼上说的，感觉 FDE 很像华为的交付工程师。
我做了十几年运营商的驻场，从计费、营业，到移动端。我们工作就是常驻运营商，不断跟客户沟通，从渠道了解业务，从财务、法务谈合规，从网络、信息化谈资源，然后把需求带回团队，一个个版本迭代。一个系统，时间长的可以在客户驻场五六年。从工作流程上，感觉我们都深化到运营商内部了。 提到 Palantir ，特别是它们现在和 OpenAI 搞的合作，感觉大部份工作内容和我之前工作是一致的。但有一个巨大不同点（不知道是不是他们一厢情愿）：他们希望每一个 AI 项目沟通，可以提取通用能力，以此增强公司基础实力。说直白点，他们给客户做项目落地，不是为了给客户做服务，是为了拿到客户的产业内部的工作流，提取 skill ，回去训练自己的模型能力。 因为很多传统行业，他们值钱的东西是行业经验，是工作流程。 一个初创公司想打入一个行业，很多试错成本是在摸索业务流程。比如 OpenAI 和美国税务协会做的那个项目。税务师、会计事务所审计费用是很高的，里边有大量用过法条和律师经验对财务流水做标准化的过程。 这个东西用业务代码没法实现，因为规则太复杂，而且不确定。现在可记忆 agent 能学习律师的工作。这套流程能跑通的话，是不是能拿出来行程公共能力。 所以他们现在强调的 FDE 有两个重点，一个是 Agent 能实现大了非标任务，还有 Agent 公司能学习行业内部工作流程，输出公共能力。如果这两点做不到的话，我感觉 FDE 就只能是换壳的驻场开发。 |
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unregister 2 days ago
支持群组,跟着大佬们喝汤
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unregister 2 days ago
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xuxihai 1 day ago
不要干 FDE, 这是一个非常糟糕的职业，非常非常糟糕，产品和技术的结合体，干不好都是你的锅。
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shibasaki4love 1 day ago
@akorn 确实这个道理,国内一概不提 palantir 真实
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greentim OP @akorn 说的内容好赞。 法律，其实中美的 AI 初创公司，包括 AI 法律业务我多少接触过。 美国最大 AI 法律 Harvey ，而且 OpenAI 投资的，后面他们的确”法条和律师经验“做法律大模型，底层现在用的基于开源的”Kimi-3“,很神奇吧！但是它完全不是 Palantir 能做的客户了。我现在和一个加拿大做 AI 法律朋友，一直保持联系，尝试做企业内部法律知识库，这个也需要 FDE 来做，老实说，最值钱还是 企业数据怎么转换成 知识库，而且是 高准确率的知识库。 还有一个非常有趣的经历，认识做海外并购的大姐，美国有那个在线法律 CEO 委托她来中国挖 AI 团队，找我帮忙过，她还曾和 阿里 法睿团队聊过，让我去法律 AI 调研。 这段经历太有趣了，当我和真正法律事务所合伙人朋友，用了国内法律 AI 以后，才知道，技术一方面，如果不懂法律，产品看起来有模有样，有 AI 写合同啊，AI 分析案件和量刑啊，实际准确率很低，很多其实不是技术问题。
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greentim OP @Liftman 你好，是这样。我们小团队做了三年。每个项目其实周期都在 半年-一年。其实 400 万，我们说白了，哈哈，外包的二包吧。但是我们包的是 AI 项目里面的优化 和核心架构技术工作，这块还是有门槛的。 但是，二包，肯定拿的小头。 各位不知道啊，自己做 AI 项目，养团队啊，项目周期长，项目款也是分期给啊。 ”3 个月“，大概做什么项目，周期那么短？ 说实在的，我们做的提效一部分，企业本身用系统产生价值更大。面向企业本身收益也不错，他们用也不是单纯为了简单提效
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greentim OP @jiames1969 培训老板 OPC 的不都是骗子嘛，一人一个公司，哈哈，我个人觉得扯淡的。就像以前那个年代，人人都要当科学家。本身市场，个人 AI 创业肯定有做好的，但肯定非常非常少的优秀的人，各个都能 AI OPC ，都有牛的 AI 产品， 不可能的嘛
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greentim OP 1
@TimeNewRome 感觉国内哪些 驻场外包、国内 OPC 希望包装 FDE 概念，一个为了提高客单价，一个做培训割点韭菜
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greentim OP 想不到大家这么踊跃留言（甚至在我们官网 next4.ai 直接提交了咨询），很欢迎大家。目前社群还没想好，我会拉身边做 AI 企业项目几个圈内朋友，如果你们对社群很感兴趣，第一个阶段：确实在 AI 企业项目端的，可以先加我微信 bml6aGFuYWxp ，备注下 公司-昵称-城市-职位 ，谢谢。我想小群就好，比较有效率和干货。后面，看怎么合适，再拉其他朋友，多多包涵。
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greentim OP @bzzhou 确实很杂，项目我和合伙人要亲自线下谈，大部分早期驻场梳理需求，业务沟通也是我。其实就是干的高级外包，和 IBM 、Oracle 接项目性质一样的。所以，Palantir 里面职位都叫 FDE ，没有太多区分的
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greentim OP 我微信公众号做过 FDE 分享 ”https://mp.weixin.qq.com/s/0lGo3oL17zgBEgSfTcg0JQ 干了几年企业 FDE ，聊聊那些高价 FDE 培训为什么都是割韭菜，如何靠谱学习 FDE “、” Palantir 资深 FDE 深度采访 OpenAI FDE 负责人：真正的 FDE 如何推进企业落地 AI https://mp.weixin.qq.com/s/GfT3HKR9GoEesUJGR2rnjg “有兴趣可以看看
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wenjiu 1 day ago
楼上总结的很好，你们公司接的项目太杂了而且不太上档次。国内这块目前还是蓝海不用出海做啊。你们缺的是一个能谈项目的人。不要光卷技术，ai 这一块迭代的太快了你这个月写好的代码下个月说不定都不用你的框架 ai 自己就能完成了。再招个商务方面的合伙人吧。 *如果你们公司有 120 人那真是太大了，要不考虑转行做 fde 培训吧哈哈哈
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StopAcosir 1 day ago
我这有个岗位就是 FDE ，年薪给的不高，但是要求还贼高，60-100 的年薪，要求落地过百万以上的单子，还最好接触过零售、快消、美妆这三类行业。团队是公司新设置的，会根据这个负责人配置：CSM/PM/SA 。
这公司之前甲方业务就比较多，客户有需求，但是团队内部没人能拎起来做，但是接触的候选人要么就是做过百万以上的落地看不上这点薪资。觉得薪资匹配的，落地项目又没那么拿的出手。 整体看还是市场有需求，但是不标准。甲方说不清自己想要啥，岗位的招聘也不像传统岗位定位那么清晰。 |
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greentim OP @wenjiu 哈哈，我们不是 120 人，我们是 “120+ 已派驻工程师 ”的次数，小团队，个位数，其中承担 FDE 角色：我、百度出来的合伙人、2 个兄弟。
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greentim OP @22055086 嗯，谢谢分享。公司内部 找 FDE ，我看 90% 都是这样的情况 “甲方说不清自己想要啥”，也不是很懂，所以招 FDE 很模糊。 甚至，有的年薪百万，有的 一月 15K-20K ，这是找 FDE ？ 我下面 FDE 兄弟都是按大厂的薪水，技术能力有，沟通能力强，还要驻场，这种薪资怎么可能找到真正 FDE 能力(做 AI 项目)的人
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greentim OP @22055086 说实在的，让他公司 领导找我咨询下企业 AI 转型业务、人才方案，可能比较靠谱。哈哈，我也是国内一家软件上市公司的 AI 技术战略顾问
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greentim OP @xuxihai 这个工作比单纯技术研发、销售，真的要辛苦非常多。不停出差，企业驻场，写方案，甚至还要打动客户任务。 我能做到的就是，拿下项目，核心 FDE 拿项目收入提成很高，让大家有满足感。基本一个项目完成，让参与小伙伴放大假，放松个半个月。 最开始阶段的工作非常非常苦逼
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lujiaosama 1 day ago
已经在干了。FDE 这个活对人的素质要求很高，我根本不放心把活随便下放。技术不一定要很深，但是对项目的细节了解，方向掌控的要求很高。
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zuokanyunqishi 1 day ago
@jiames1969 降本增效 AI 撑死就是流程提效工具,公司组织和管理不适配提效白搭...
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greentim OP @lujiaosama 你下方都是哪些部分呢？技术方案还是你本人来出嘛
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greentim OP @zuokanyunqishi 国内说老实话，“降本增效” 是个巨大的坑！大家的经历都可以来说说，我的感受是选择很重要，一定是 有钱的行业做降本增效(比如金融行业)，其它普通场景白搭的多。
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greentim OP @lujiaosama 有机会加上我的微信 bml6aGFuYWxp ，后续还有建一个 FDE 的微信群
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jarvisshijie 1 day ago
hello bml6aGFuYWxp 这个加不上呢？
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greentim OP @jarvisshijie 咋们 V2EX 标准的 base64 ，哈哈
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greentim OP 感谢大家，大家太热情，加微信 麻烦备注 公司-昵称-城市-职位
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yanhuqing666 22h 14m ago
获客成本和前期沟通成本怎样呢？
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unregister 19h 56m ago
@greentim 我觉得 OPC 最重要的不是一个人,而是公司。
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unregister 19h 55m ago
一个人同时有三种性格,企业家+管理者+执行者
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greentim OP @yanhuqing666 获客成本低，这样说吧，随便去 AI 大会做分享，很多企业会加你。信任是个学问，项目沟通，立项需要时间成本和投入，从轻到重，可能中间还会 有咨询服务
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greentim OP @unregister OPC 国内大部分更多是一些 自媒体 创业的人
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shmilypeter 19h 35m ago
OP 您好，已经加您微信了。
其实年初的时候我也有类似的想法，比如给有需要私有部署 AI 大模型的公司，梳理他们的业务流程，给他们做软硬件的部署，以及后续的培训的想法的，最典型就是律所，他们当事人的资料是有用本地部署 AI 的需求的。但是当时我也想了一些问题，获客是一个方面，我感觉更难的是回款。所以从培训开始很可能还真是一个“微薄而稳定”的收入来源。 目前我还是在做全栈开发的工作，但是希望能跟志同道合的创业者有交流。 |
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garyox64 18h 39m ago via Android
国内的交付/部署/解决方案不太一样，因为国内服务的模式需要上门服务，所以衍生出一堆外包或者驻场的模式，海外则是从成熟的 saas 模式中衍生出成熟的私有部署模式，可以了解下 byoc or byok 或者其他类似的，是在合规的基础上保持尽可能的自动化的解决方案
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greentim OP @garyox64 谢谢分享。byoc or byok 只是从技术角度，或者说解决了企业通用需求：“数据安全，私有化部署”，这离 FDE 帮助企业 AI 落地还差得远。当然，如果企业有私有化部署需求，国内有 “byoc or byok ”这样模式做的成熟公司，我可以考虑以后用他们方案，降低我们落地中私有化成本。
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greentim OP @garyox64 其实我们苦逼驻场主要还是和 客户深度沟通、梳理需求场景、演示 demo ，“更重要判断企业需求商业价值值不值得投入”，驻场私有化是很后期其中一部分工作。前面我们来驻场，后面交给下面人持续驻场，不驻场不行的，Palantir 也做不到
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greentim OP 非常感谢，v2ex 神奇社区。有很多企业业务线负责人也加了我微信，他们都是非技术背景。有些聊的非常愉快，甚至发现有很多项目交集，谈成初步合作。这个我没想到的。的确很优秀，一直观察最前沿 AI 技术和发展。不过有的朋友，时间精力有限，什么都不备注避免无效沟通，我们群还是 FDE 技术群。不过我很乐意加微信进行业务交流，特别是你们想企业 AI 到底如何落地，如果不介意 ，可以访问 https://next4.ai/ ，点和我聊聊，把具体情况说一下，免费咨询交流
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greentim OP 1
@shmilypeter 嗯，建议你先不要太多想法，先真正找到客户，再往下走。 培训，说实在我还真上过付费培训给企业，也是他们主动邀请的。 前提还是和他们认识，或者中间朋友认识，他们自己还没想清楚 AI 到底怎么回事，企业怎么落地，只好先培训下，这个逻辑合理的，企业要落地，要交流东西了解的很多，也没有太多精力花时间值得付出。也有种情况：了解完，发现 AI 、LLM 对行业暂时价值不大，就保存联系。 很多企业受 AI 冲击，受 AI 自媒体影响结构性恐慌。 我们初心还是帮企业 AI 真正落地，挣钱，这个事长远，很多做培训的，纯割企业家也不好
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itwarcraft88 17h 16m ago
40+失业，打算从事 FDE ，先养活自己，纯技术人员，找不到客户。想了解下，怎么找客户找需求的呢？
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greentim OP @itwarcraft88 朋友，如果你愿意见客户，愿意沟通。1 、建议可以去看看一些公司 AI 销售岗位(别担心没销售经验，现在传统销售完全不懂技术，AI 产品门槛上来会被淘汰，企业也会考虑这点)。这是最直接找到客户，培养 FDE 环境地方。2 、FDE 相关 AI 技术点，还是要了解基本原理和行业主流方案。 给你一个网站，国内 FDE 培训全是割韭菜，扯淡的很，https://fdeinterviews.com/ 国外英文 FDE offer 面试宝典。 直接 FDE 有点难。
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zhang14964 5h 54m ago
我们报价才 3-10W ，惭愧，看起来是太保守了
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Liftman 2h 12m ago
@greentim 关键现在企业还是比较封闭的，由于 ai 的参与导致的过度定制化。他无法看见可量化的结果。不像宽带 1000 兆就是那个速度。他看不见。不能理解。目前我觉得最大的困难就是理解和信任问题。而且你们的这个优化和核心架构也是问题。。。他并不在表面能够量化。客户可能感觉快了。。除非他是关联到某个硬指标的。比如回购率高了。合格率高了。。我们 3 个月我觉得不短。现在模型 3 个月已经迭代一轮回了。客户很多时候对 ai 的认知不比我们差多少。他们只是实践经验为 0. 而且 3 个月。如果技术都没有迭代。那么肯定是有问题的。我们去年的项目我们有几个都是直接推翻了给客户重做了。都不收费的。就是用于测试新技术是否能稳定。对我们来说成本不高。只是多一个人费点时间。
我们目前的客户都是尽量以大体量国企或者不面向社会的那种单位为主。我觉得小客户没必要做。尤其是什么工厂。制造业。我觉得这些最烦。你要花大量的时间在现场。接触的人全部是非专业的。可能确实给他能降本增效。但是他分你钱吗？。。。。而且如果是大制造业。比如美的什么的。。他们内部都有自己的专业团队 顾问去负责。轮不到外界来参与。 但是大国企和某些高门槛领域首先一单很大。我们有背书单位。所以情况好一点。而且大企业的数据会相对而言规整。他们的要求会相对而言有一个目标。同时门槛是必要的。因为不能出现我能做 你也能做的情况。要做就是必须要别人短期内无法复制的东西。而且我还是那句话。3 个月真的不短了。变得太快。很多东西你现在不做定了。等几天就又有新的技术。有的时候客户需求刚出现。隔几天就刚好有这个东西了。直接套上就先干。现阶段。我们的工程师 24 小时不停模型。比如之前洗数据。量非常大。我们要把十几个不同的版本的数据对齐到我们一种结构上。但是十几个版本的数据样本，每个都是上百 gb 。gpt24 小时停的 goal 模式跑啊。 就这个工作。放在过去的时间都是天文数字。。。。而且对齐的样本甚至我不知道结构。我无法确定他到底为什么这样放。这个目录为什么这样搞。全是不同的情况。那么对于这个。他的门槛就是一般人不可能进得来单位。他也拿不到授权，也不会碰到这些数据，碰到了他也不知道咋搞。以及最终要在一个离线设备上跑。他们也优化不出来这套模型和长任务的业务 agent 。 |
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aino 2 mins ago
FDE 模式等于会到远古模式，就是不分产品前后端数据库运维这些角色罢了，我刚毕业的时候就是等于是 FDE 全干，后面才流行起来微服务拆分前后端工程细分化的，大概率后面还是要回到拆分的版本去
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