课程培训
FDE前沿部署工程师实战培训课程

一、培训对象

本课程面向致力于从事AI工程化落地工作的技术人员,包括但不限于:

  • 后端开发工程师、全栈开发工程师

  • 云原生工程师、运维工程师、SRE工程师

  • 数据开发工程师、ETL工程师

  • 算法工程师、大模型调优工程师

  • AI实施工程师、数字化交付顾问

  • RPA开发工程师

  • AI产品负责人、初级AI研发人员

  • 人工智能相关专业在校生及希望从传统开发转向AI工程化的技术人员-

二、培训目标

完成本课程后,学员将具备以下能力:

  1. 需求转化能力:掌握从业务访谈、痛点量化到BRD(业务需求文档)输出的完整方法,能独立完成AI项目的可行性评估和功能范围锁定

  2. 全栈工程能力:建立FDE全栈能力框架认知,掌握前后端开发、API集成、容器化部署、系统架构的工程基线标准

  3. AI系统部署能力:掌握基于Kubernetes的GPU集群管理、模型服务容器化部署、弹性伸缩与高可用配置

    智能体开发能力:熟练构建RAG(检索增强生成)智能体,掌握文档解析、向量检索、提示工程与多轮对话管理技术-
  4. 生产级交付能力:搭建MLOps可观测性体系,配置监控告警、日志追踪和分级告警,确保AI系统安全合规、稳定运行-

三、培训内容

1. FDE角色认知与行业洞察

系统讲解FDE(Forward Deployed Engineer)的起源、定位与发展趋势,厘清FDE与MLE(机器学习工程师)、SDE(软件开发工程师)、售前咨询的角色边界,建立FDE“技术专家+业务顾问”双重身份认知。学习PEST-C宏观分析框架和价值流图(VSM)方法,理解如何从行业视角识别AI落地的机会与约束

2. 业务调研与需求提炼方法

讲授干系人访谈框架(业务方、技术方、管理层三视角需求采集)、业务流程拆解方法(泳道图梳理全链路)、痛点量化技术(将“效率低、成本高”转化为可测量的基线指标)。通过案例实战,学员将从零到一完成某行业客户的需求访谈与BRD文档输出。

3. AI适用性判断与MVP定义

学习AI任务类型映射(分类、生成、检索、推理四类任务与业务场景匹配)、可行性评估矩阵(数据可得性、容错容忍度、ROI三维打分),掌握“不做AI”的决策边界。训练MVP(最小可行产品)定义与裁剪原则,在有限资源下交付能让用户走通核心闭环的最小功能集。

4. Python工程化与API服务开发

覆盖Python工程化最佳实践(Pyenv+Poetry多环境隔离、Git Flow协作流程),基于FastAPI框架快速构建高性能模型API服务,涵盖路由设计、中间件配置、依赖注入和契约式接口规范。学员将完成一个可部署的模型服务API项目。

5. 容器化部署与Kubernetes集群管理

学习Docker镜像多阶段构建、容器化封装技术,基于Kubernetes部署大模型服务,配置GPU集群资源调度、HPA(水平Pod自动伸缩)、健康探针与滚动更新策略,实现企业级AI基础设施的弹性伸缩与高可用部署

6. 企业数据基础设施建设

聚焦AI应用的数据底座搭建,涵盖CDC(变更数据捕获)数据接入、dbt数仓分层建模、数据质量监控体系建设。同时学习知识图谱搭建与本体的语义建模技术,为RAG应用和智能体开发奠定数据基础

7. RAG智能体开发(核心模块)

系统学习检索增强生成全流程技术栈:文档解析与切片策略(针对PDF、Word、表格等不同格式优化token粒度)、Embedding模型选型、向量数据库构建与运维、混合检索(Dense+Sparse)与Re-rank重排优化、检索提示词工程与对话管理。学员将构建一个企业级知识库问答系统。

8. Agentic AI与多智能体协作

深入讲解ReAct范式与Function Calling实现机制,学习Tool定义与错误处理策略、多Agent协作模式与状态管理、短期记忆与上下文工程。掌握从提示词工程向Harness架构演进的方法论,构建具备自主决策能力的智能体应用

9. RPA业务自动化与遗留系统打通

学习将AI能力嵌入传统业务流程的技术路径,包括Playwright浏览器自动化实现、文档自动处理、工单自动分派等场景应用。帮助学员打通企业遗留系统,实现AI与现有业务流程的无缝融合。

10. 模型边缘轻量化部署

针对端侧AI部署需求,教授模型量化、知识蒸馏、剪枝等模型压缩技术,以及边缘设备(如手机、IoT设备)的模型推理部署方法。使学员具备将大模型能力延展到端侧场景的工程能力。

11. MLOps可观测性与生产安全交付

搭建可观测性三支柱体系(日志、指标监控、链路追踪),配置模型推理性能监控、数据漂移追踪和分级告警规则。安全部分覆盖IAM权限管理、OIDC/OAuth2统一身份认证、RBAC/ABAC精细化权限控制、SBOM(软件物料清单)生成与镜像漏洞扫描(Trivy),将等保2.0合规要求映射为技术实施点

12. 综合实战:端到端AI系统交付项目




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