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这个岗位是什么、谁在招、怎么入行 —— 一份持续更新的中文资料
三张图,先看清这个岗位的轮廓
下面每个数字都能指回来源与采集日期。我们宁可少给一个数,也不给一个查不到出处的数。
28 条大厂 FDE 岗位,分布在哪几家2026-07-21 用真实浏览器逐个访问官方招聘站抓取,只计入描述完整、可具名的岗位
来源:各公司官方招聘站(careers.tencent.com / jobs.bytedance.com / careers.aliyun.com / talent.antgroup.com),采集于 2026-07-21。⚠️ 这是可具名完整岗位的计数,不是各家 FDE 岗位总数 —— 官网能搜到的多于 28 个,但只有 28 条给出了可结构化的完整描述,其余我们没有臆造。
钱在一线,活在全国 —— 大模型中标的"剪刀差"2025 年全国大模型中标项目:北上广深占了一半以上的金额,却只占三分之一多的数量
占中标数量占中标金额
来源:2025 年大模型中标项目统计(7,539 个 / 295.2 亿元),智能超参数年度盘点 / 新浪财经 2026-01-05。读法:大单集中在一线,但项目数量的大头在一线之外 —— 这意味着愿意出差、能扎进本地行业的人,机会面比想象的宽。
28 条 JD 里,最被需要的能力排在哪把 28 条岗位原文归到六个能力维度后的顺位
1把模糊需求拆成可落地方案
2跟客户把话谈明白、讲清价值
3部署上线、接进客户系统
4让 AI 自己调工具、连系统
5-6让 AI 准确回答企业自有资料(RAG)· 说清楚"它到底准不准"(评测)两项同处末位,且两轮标注里互相对调过,顺序不稳定
⚠️ 这里只给顺位,不给百分比。这组"出现频率"是让 AI 逐条读 JD 打标签得出的,不是人工数出来的客观计数 —— 同一批 28 条原文跑两轮,前四名排序完全一致,但每一项的具体数字都变了,最后两名还对调了位置。所以它能支持"哪几件最被需要",不能支持"占比 96%"这种精度。
值得注意的是:前三名没有一项是"AI 技术"。