AI Forward Deployed Engineer: Skoping, bygging og utlevering av produksjonssystemer for kunstig intelligens Treningskurs

Den fremtidsrettede AI-injiniøren (Forward Deployed Engineer)

• Roller i forhold til ML-injiniør og løsningsingeniør
• Eierresultater snarere enn leveringsmilstøp
• Samspill med produkt-, forsknings- og sikkerhetsteam

Utforskning i uordnede enterprise-miljøer

• Å følge med på en arbeidsflyt fra A til Å
• Kartlegging av systemer, data og overleveringer
• Å finne den begrensningen som blokkerer verdi

Skoping og prioritering av problemstilling

• Kvalifisere anvendelsestilfeller for gjennomførbarhet
• Vurdere kandidatarbeidsflyter ut fra innsats
• Velge den første arbeidsflyten som skal bevise konseptet

Rammeverk for verdi og akseptkriterier

• Sette en basislinje for metrikker før noe bygges
• Forretningskasusspråk for finansielle sponsorer
• Avtale akseptkriterier med brukere

Modellvalg: Spissfront og åpne vekter

• Sammenligne GPT-6, Claude 5.5 og åpne modeller
• Avveie kontekst, latens og enhetskostnad
• Når dataregler tvinger lokal hosting av modeller

Kontekstteknikk og promptdesign

• Strukturere instruksjoner for pålitelig oppførsel
• Samle kontekst fra systemer av referanse
• Prompt caching og minimalisering av token

Henting (retrieval) og grunngitt kunnskap

• Stykkevis indeksering av enterprise-innhold
• Hybrid søk, omrangering og sitering
• Evaluere henting separat fra generering

Agenter og verktøybruk

• Verktøydesign og typede grensesnitt
• Bygge med OpenAI og Claude agent-SDK-er
• Godkjennelser, gjenforsøk og feilbehandling

MCP og enterprise-integrasjon

• Model Context Protocol-revisjonen fra 2026-07-28
• Bygge og sikre MCP-servere
• Rettighetsstyring av verktøy basert på enterprise-identitet

Evaluering som leveringsspråk

• Golden sets bygget fra virkelig arbeid
• Automatisk poengsumming og LLM-dommere
• Utgivelsesporter bundet til eval-grenser

Vokter (guardrails), sikkerhet og menneskelig tilsyn

• Voktere på prompt-, verktøy- og policy-nivå
• Eskalering og punkter for menneskelig vurdering
• Revisionsspor og datadelingsplikter

Deployingsarkitektur i kunden sine eiendeler

• Begrensninger for identitet, nettverk og dataopphold
• Modellgateway og abstraksjon for multi-provider
• Infrastruktur som kode og utgivelsesprosess

Observerbarhet, kostnad og tokenøkonomi

• Sporing av agentkjøringer og verktøykall
• Dashboards for kvalitet og utgifter
• Kutte kostnad uten å miste kvalitet

Adopsjon og endring

• Kompetansehevning for de som utfører arbeidet
• Champion-nettverk og tilbakemeldingsløkper
• Måling av adopsjonsfart

Fra engasjement til gjenbrukbar kapasitet

• Pakke inn beviste arbeidsflyter
• Verktøykasser (playbooks), tegningssett (blueprints) og akseleratorer
• Overlevering til interne team