企业AI时代最需要的新型人才：前沿工程师

如果你正在担忧AI对IT职业的冲击，思考下一步的职业方向，最明智的选择或许是专注于磨练一套核心技能——成为当下最受追捧的企业AI专家：前沿工程师。

集成技术公司Boomi的CEO史蒂夫·卢卡斯在伦敦举办的Boomi世界巡回活动上，接受了ZDNET的专访。他指出，前沿工程师是指在数据与神经网络领域拥有高深造诣的专业人才，这类人将成为AI时代企业构建竞争优势的关键角色。

"当一家组织真正深入理解如何优化和使用前沿模型时，它才能取得成功。而这需要有专人每天持续思考这些问题。CIO需要这样的人，不管是男是女，都必须是组织内部的一份子。"卢卡斯说道。

卢卡斯本人对技术行业的走向有着深刻判断。自2022年12月出任Boomi CEO以来，他曾先后担任iCIMS和Marketo的CEO，并在Salesforce与SAP担任高管职务。如今，他正带领Boomi及其客户在智能体时代探索数据的有效应用之道。

在这一复杂背景下，卢卡斯认为前沿工程师将带来清晰的方向。但IT从业者需要清醒认识到，这一角色要求极高的专业资质，承担着艰巨的职责，因此企业对前沿工程师的需求将极为旺盛。

"你不需要100个这样的人，但我想问所有CEO一个问题：'你的公司里，有没有哪怕一个人真正理解神经网络的运作原理？'"卢卡斯说，"我敢断言，95%的企业答案都是否定的——而我们正在玩弄的，就是这把火。"

卢卡斯随后梳理了前沿工程师崛起的背景。某种程度上，这个角色只是AI领域一长串被炒热又冷却的职位中的最新一个。但这一次有所不同——前沿工程师将是一个长期关键职位，而非昙花一现的招聘热词。

他首先提到了提示词工程师。这个岗位曾风靡一时，各类文章和视频争相传授"如何从模型中榨取最佳答案"，热度持续了一年有余。

随后，OpenClaw于2025年底发布，IT招聘风向再度转变。"突然间，大家说'我们需要harness（运行框架）了'"，卢卡斯说，这一需求催生了新的岗位——harness工程师，行业又一次进入超速迭代的周期。

最近，循环工程（loop engineering）——即设计、运营和优化AI编程智能体反馈回路的实践——也成了炙手可热的技能。

"增长黑客们说，'来做loops吧。'"卢卡斯摇摇头说，"现在你去indeed.com搜索'loop engineer'，已经有大量职位跳出来了。"

他用粒子物理学打了个比方来形容这种招聘热潮："这就像夸克和玻色子，一闪而现，随即消失。"

更令IT从业者担忧的是，跟风这些短暂风口，很可能是走向职业死胡同的捷径。"那些都不是持久的技能，"他说，"真正持久的技能，是深入理解数据科学和神经网络。"

正是在企业AI落地的深水区，前沿工程师才能留下真正的印记。

卢卡斯追溯了这一角色的起源——最初来自各大科技公司对前沿模型工程师的需求。

"这些工程师极其重要，"他说，同时强调这类人才也极为稀缺。"我敢说，全球能够在现今规模下构建和训练模型的人，能理解神经网络并搭建基于反向传播的大语言模型的人，可能不超过3000人，甚至不到2000人。"

也就是说，在整个北美、欧洲、亚洲乃至全球，真正理解神经网络如何生成答案的人，只有这么寥寥数千。

然而，更为关键的是，卢卡斯认为一个拐点正在到来：越来越多的终端企业——不仅仅是科技巨头——将需要能将前沿模型内部机制付诸实践的顶尖工程师。

"企业将需要那种真正理解神经网络运作机制的人，"他说，"不一定非得会构建它们，那太稀有了，但要知道这些东西如何工作，以及如何最好地优化它们。"

当被问及前沿工程师应具备哪些技能时，卢卡斯表示，最低门槛是拥有数据与神经网络方向的高级学位。

他也承认，在非科技类企业中，同时具备这两项专业能力的人才极为罕见。"理解数据是一回事，理解神经网络又是另一回事，后者更是稀缺中的稀缺，"他说，"但将这种能力应用于企业实践，其价值将无比深远。"

卢卡斯还将前沿工程师的职责与其他高级职位做了区分，例如首席AI官。"首席AI官考虑的是模型、框架、合规性以及与整体组织的整合——这些都是必须处理的宏观事务。"

为了进一步说明前沿工程师的定位，他提到了"前置部署工程师"（forward-deployed engineer）这一角色——这类IT专业人员直接深入客户一线，确保技术方案在实际业务环境中有效落地。Palantir是推广这一模式的代表性公司。

"前置部署工程师在功能上完全不同，"他说，"那是能够迭代、构建并将解决方案应用于具体业务问题的人。"

卢卡斯认为，前沿工程师恰好介于AI高管与AI构建者之间——对技术细节的理解足够深入，能够真正发挥模型的最大效能。

但他也坦言，这样的人极难寻觅。"就连在我们自己的组织内部，这也是真实的困境，"他说，"在Boomi，要找到一个在神经网络上真正深入的专家，并让他或她帮我从这些技术中榨取每一滴生产力，本身就是件难事。"

然而，卢卡斯强调，找到——或者对于有志于此的技术人才而言，成为——这样的稀缺个体，很可能是通向长期成功的关键路径："归根结底，这种能力将决定企业的成败。"

Q&A

Q1：前沿工程师和首席AI官有什么区别？

A：两者职责差异显著。首席AI官主要关注模型选型、框架设计、合规管理以及与组织整体的整合协调，属于战略层面的角色。前沿工程师则介于AI高管和AI构建者之间，需要对神经网络的底层运作机制有深入理解，并能在实际业务中优化前沿模型的使用效果，偏向技术实践层面。

Q2：前沿工程师需要具备哪些技能或学历？

A：根据Boomi CEO卢卡斯的描述，前沿工程师至少需要拥有数据科学与神经网络方向的高级学位。理解数据和理解神经网络是两项各自独立且都较为稀缺的能力，能同时掌握并将其应用于企业实际业务的人才极为罕见。不一定非得具备从头训练和构建大模型的能力，但必须深入理解神经网络的工作原理，并能优化模型表现。

Q3：提示词工程师、loop工程师这些职位为什么会被认为没有前途？

A：卢卡斯认为，提示词工程师、harness工程师、loop工程师等职位都是AI技术快速迭代下催生的短期热门角色，随着技术演进很快就会过时，就像粒子物理中的夸克和玻色子"一闪即逝"。这些都不属于持久性技能。真正经得住时间考验的能力，是对数据科学和神经网络的深层理解，这也是前沿工程师的核心竞争力所在。