AI Engineer vs Forward Deployed Engineer

สองตำแหน่งนี้มี Skill ที่ทับซ้อนกันมาก โดยเฉพาะในยุคของ LLM, RAG และ Agentic AI แต่มีสิ่งที่โฟกัสต่างกัน

AI Engineer เน้นการสร้างและพัฒนา AI System เช่น LLM Application, RAG, Agent, Evaluation, API และระบบที่นำ AI ไปใช้งานใน Production

AI Engineer = Build AI Systems

Forward Deployed Engineer (FDE) เน้นการนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปแก้ปัญหาจริงของลูกค้า ตั้งแต่ทำความเข้าใจปัญหา ออกแบบ Solution เขียนระบบ เชื่อมต่อกับ Data และระบบเดิม ไปจนถึง Deploy และดูการใช้งานจริง

จึงไม่ได้เป็นเพียง Software Engineer ที่ไปพบลูกค้า แต่ต้องเข้าใจทั้ง Technology + Business + Customer Problem

FDE = Build + Deploy AI for Real Customer Problems

ดังนั้น Skill ด้าน Coding ของทั้งสองสายยังสำคัญมาก แต่ FDE จะต้องมี Customer-facing และ Business understanding ที่เพิ่มขึ้นมา

เช่น

AI Engineer อาจสร้างระบบ RAG สำหรับ Enterprise Knowledge Base ให้เป็น Product ที่รองรับลูกค้าหลายราย

ขณะที่ FDE อาจเข้าไปทำงานกับธนาคารหนึ่งแห่ง เพื่อทำความเข้าใจ Workflow, Data และระบบเดิม แล้วนำ RAG/Agent ไป Integrate และ Deploy ให้เข้ากับการทำงานจริงของธนาคารนั้น

ทั้งสองสายจึงไม่ได้แตกต่างกันที่ ใครเขียน Code มากกว่า แต่แตกต่างกันที่ บริบทของปัญหาและความใกล้ชิดกับลูกค้า

ในปัจจุบันเส้นแบ่งยิ่งบางลง เพราะ FDE เองก็ต้องทำงานด้าน Architecture, Production Engineering, Evaluation และ LLM/AI Systems เช่นเดียวกับ AI Engineer

สรุป

AI Engineer — Technology-first

FDE — Customer & Problem-first

หากชอบสร้างระบบ AI เชิงเทคนิคและพัฒนา Platform/Product เป็นหลัก เลือก AI Engineer

ถ้าชอบแก้ปัญหาที่ไม่ชัดเจน ทำงานกับลูกค้า และนำ AI ไปสร้างผลลัพธ์ในระบบจริง เลือก FDE