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FDE 的三种类型

不同公司的 FDE 定义不同，面试前需要确认你面的是哪一种

Type A: 推理基础设施型​

核心： 推理引擎优化、GPU 管理、延迟/吞吐优化

典型工作​

  • vLLM / TensorRT-LLM 调优
  • GPU 集群运维和调度
  • 推理平台开发
  • 量化和性能优化

技术栈​

CUDA、C++、Python、K8s、vLLM/TensorRT-LLM

代表公司​

字节跳动（AI Infra）、阿里云、腾讯 AI Infra

Type B: 应用部署型​

核心： RAG 系统、Agent 架构、Prompt Engineering、Eval

典型工作​

  • AI 应用架构设计
  • RAG 管线搭建
  • Agent 框架开发
  • 模型评估体系

技术栈​

LangChain/LlamaIndex、向量数据库、Eval 框架

代表公司​

AI 初创公司、ToB AI 服务商

Type C: 客户交付型（Palantir 模式）​

核心： 在客户现场部署 AI、业务流程改造、技术 + 咨询

典型工作​

  • 客户现场部署
  • 业务流程 AI 化改造
  • 技术方案 + 咨询服务
  • 跨团队协作

技术栈​

全栈 + 沟通能力 + 行业理解

代表公司​

OpenAI（Forward Alliance）、Palantir、Databricks

你怎么判断目标公司的 FDE 类型？​

看 JD 关键词：
  - "vLLM / TensorRT / GPU / CUDA" → Type A
  - "RAG / Agent / LangChain" → Type B
  - "Customer / Client / Delivery" → Type C

看团队归属：
  - 归属 Infra / Platform 团队 → Type A
  - 归属 AI 应用团队 → Type B
  - 归属 GTM / Enterprise 团队 → Type C

面试策略： 确认类型后，针对性准备。本学习路径以 Type A（推理基础设施）为主。

下一节：学习路线图