Ao final deste artigo, você entenderá por que Anthropic, OpenAI, Google e outras empresas de IA estão em busca de FDEs e como você pode aproveitar essa demanda.
Já atuei na função, contratei alguns dos melhores profissionais do mundo para estruturar nossa operação de FDE na Varick e percebi que não existe um guia definitivo para o cargo mais cobiçado da tecnologia atualmente. Este é esse guia.
Por que empresas de IA precisam de FDEs
Para se tornar um FDE, o primeiro passo é internalizar por que as empresas de IA estão desesperadamente precisando deles.
Se você acredita que a inteligência está se tornando uma commodity, conclui-se que a única vantagem competitiva está em como e onde utilizá-la. Na verdade, irei além: não há vantagem competitiva apenas na inteligência. Portanto, definir como e onde as empresas a utilizam se torna a função mais importante, e essa é a função de um forward deployed engineer.
As empresas contratam uma companhia de IA Aplicada (como a Varick) que aloca FDEs para ajudá-las a extrair o máximo da tecnologia. Isso lhes dá acesso a uma equipe que já realizou transformações de IA em larga escala, permitindo que os clientes avancem muito mais rápido que seus concorrentes, gerando ganhos massivos de eficiência.
O FDE é um engenheiro altamente qualificado, capaz de compreender profundamente os problemas do cliente, escrever código em bases que nunca viu antes e comunicar o impacto comercial a tomadores de decisão não técnicos para fechar negócio. Essa é uma contratação de milhões de dólares.
O que a função exige
Ser um FDE exige que você esteja presencialmente com o cliente. O CTO da Palantir afirma que não é possível construir produtos para um ambiente sem estar fisicamente nele. Observamos o mesmo internamente.
O termo FDE, na verdade, se originou na Palantir, e eles levavam a presença no local muito a sério. Em 2010, trabalharam com as forças especiais no Afeganistão. As forças especiais realizavam a missão durante o dia, coletavam feedback e o encaminhavam aos FDEs, que codificavam durante a noite.
Estar no ambiente é tão necessário para implantar software militar quanto para implantar IA. Para obter ganhos reais de eficiência, uma empresa precisa ser reconstruída do zero em torno da IA. E isso só é possível estando junto ao cliente, construindo agentes personalizados, projetados com dados e contexto específicos da empresa.
Sobre a função
Em nossa visão, o trabalho de um FDE de IA Aplicada tem três partes principais: Auditoria, Avaliações e Implantação. Vamos detalhar cada uma.
Auditoria: Você está no local com um cliente, mapeando processos e fluxos de trabalho em diferentes equipes da empresa. Por exemplo: duas semanas com operações de receita, uma semana com compras e um mês inteiro com finanças.
Com cada equipe com a qual você se reúne, aprende algumas coisas: como é o trabalho deles, onde estão os gargalos e onde você pode criar agentes que gerem valor.
Além de entender os fluxos de trabalho de cada equipe, uma parte importante da fase de auditoria é determinar o que deve ser automatizado versus o que não deve. Chega um ponto em que os agentes podem criar mais problemas do que soluções.
Aqui estão três princípios gerais que você pode seguir para ajudar a decidir.
Se um fluxo de trabalho pode ser destilado em regras, mas as entradas são diferentes (uma entrada é um e-mail, a próxima pode ser um PDF, a seguinte uma imagem escaneada) e o trabalho envolve chamar ferramentas, coloque um agente. Se as regras e as entradas são previsíveis, o código é mais rápido e barato. Se a decisão exige reconhecimento de padrões e conhecimento de domínio, mantenha-a manual.
Seus clientes não terão um bom ROI se o agente for executado cinco vezes por mês. Procure automações longas e de alto volume. É preciso volume suficiente para fazer diferença.
Não use IA em excesso ao construir seus agentes. A maioria das tarefas de automação pode ser feita com uma série de chamadas de ferramentas e apenas uma chamada a um LLM como camada orquestradora. Excesso de IA leva a custos de tokens desnecessários (que se acumulam em escala) e, muitas vezes, a uma saída de qualidade inferior.
A parte final da fase de Auditoria é a prototipagem. Veja Agents 101 para aprender a construir um agente e Agents 102 para levar esse agente do demo à produção.
Avaliações: Se um cliente está gastando milhões em uma implantação de IA, ele precisa saber que está funcionando. Para isso, um FDE constrói avaliações detalhadas.
Uma boa avaliação não verifica apenas se a resposta final de um agente está correta, mas também se a IA está pensando como um humano faria. Para isso, faça duas coisas:
Trace as etapas do humano e avalie a IA em cada uma delas: um humano não resolve problemas em um único movimento. É um processo de várias etapas. Mapeie essas etapas e veja se a IA está atingindo os mesmos pontos de verificação ao longo do caminho.
Comece pequeno, com ótimos exemplos do resultado pretendido, e então meça tudo em relação a eles: se você está construindo um agente de suporte ao cliente, sente-se com um humano e descubra qual é a melhor resposta possível para a consulta de um usuário. Repita isso algumas vezes em algumas tarefas. Agora você sabe como é o "excelente" e pode cobrar esse padrão dos agentes.
As avaliações comprovam valor para o cliente. Embora todos digam que querem IA em suas empresas, muitos ainda são céticos quanto à sua eficácia. Uma boa avaliação de agente é o que um executivo precisa para confiar que o agente fornecerá ROI.
Implantação: Evite migrações de dados em larga escala. Em vez disso, construa APIs sobre uma camada de dados existente (SharePoint ou bancos de dados) e coloque um modelo por cima como orquestrador para consultá-los. Isso economiza tempo e dinheiro e, mais importante, livra você do pesadelo brutal de substituir seus sistemas existentes. Nossos clientes gastaram milhões de dólares e vários anos migrando para seu ERP mais recente. A última coisa que querem é substituí-lo novamente.
Depois que tudo acima for concluído, crie um ambiente de execução para testar o agente com segurança. Isso é uma sandbox diretamente na infraestrutura da empresa, para que você possa executar, testar e depurar o agente antes de colocá-lo em produção.
Ao passar para a produção, comece devagar. Pegue um fluxo de trabalho pequeno, faça funcionar e, em seguida, adicione camadas de capacidades adicionais. Por exemplo, comece com um agente que detecta bugs, investiga e escreve um ticket resumindo o que ele acha que deu errado. Se funcionar, só então dê a ele a capacidade de escrever código e enviar um PR.
Comece com a menor unidade de autonomia; só então dê a ele a capacidade de agir.
É assim que você vai de uma auditoria à implantação como FDE. Aprender essas etapas já é o trabalho em si.
Como se tornar um FDE em 30 dias
Geralmente, há três perfis que encontram mais sucesso como FDE: Consultores, Gerentes de Produto e Engenheiros de Software. Mesmo que você não se encaixe em nenhum deles, seguir o roteiro de 30 dias no final desta seção aumentará exponencialmente suas chances de conseguir a função. Faça isso em paralelo com as inscrições e entrevistas.
Consultores/Gerentes de Produto
Como consultor ou GP, você já deve ter a capacidade de traduzir dados em ROI. Isso é metade do trabalho. Mas o maior obstáculo para alguém com esse perfil é a falta de experiência em engenharia.
Um portfólio de alta qualidade pode mitigar isso. Escolha dois destes projetos paralelos e mergulhe de cabeça:
- Um agente de IA pronto para produção que possa executar um processo inteiro que você costumava fazer manualmente em seu antigo emprego. Ele deve ser capaz de chamar APIs, registrar seu raciocínio de forma autônoma e ter uma estrutura de tratamento de falhas.
- Um pipeline de RAG construído sobre um conjunto de dados (escolha um conjunto de dados personalizado para o setor em que você está tentando entrar: documentos jurídicos, registros médicos, arquivos financeiros, etc.).
- Uma estrutura de avaliação que você mesmo construiu e que pontua as saídas de um agente em várias dimensões (correção, formato, custo, latência) para diferentes processos de negócios (compras, contas a pagar, etc.).
- Um MCP onde você pode conectar um LLM a um software legado que atualmente não suporta integração com IA.
Não terceirize seu entendimento para a IA. Se você for passo a passo, esses conceitos devem ser bastante compreensíveis. Há uma razão para o título ser 30 dias, não 30 minutos.
Engenheiros de Software
Sem dúvida, a parte mais importante de ser um FDE é a comunicação. Você precisa traduzir o que a IA pode e não pode fazer em algo que faça sentido para um VP não técnico. Se você não consegue fazer isso, não pode ser um FDE.
Engenheiros de software devem construir projetos semelhantes aos mencionados na seção de consultoria/GP, mas explicar cada componente do que acabaram de construir: a pilha de tecnologia, os resultados, as iterações feitas, os resultados de negócios. Mais importante, você precisa ter uma razão para construir esses agentes em primeiro lugar: qual era o ponto de dor que você estava resolvendo e como isso se aplicaria em uma interação real com o cliente?
Roteiro de 30 dias, independentemente da função
Para algo mais concreto, siga este plano de 30 dias que o preparará para quase tudo:
Ponto de verificação 1 (7 dias):
- O que é um agente e como funciona um loop de agente: leia Building Effective Agents da Anthropic e, em seguida, escreva um script que execute o loop: prompt → modelo → resposta → próximo passo.
- Como fazer um agente chamar uma ferramenta: adicione duas chamadas de ferramenta (uma chamada de API e uma pesquisa na web) usando os tutoriais de uso de ferramentas da Anthropic/OpenAI.
- Como construir guardrails adequados: adicione validação de entrada, um limite máximo de etapas e filtragem de saída antes que qualquer coisa chegue ao usuário.
- Quando usar a janela de contexto versus memória externa: use o contexto por padrão, a menos que o estado precise persistir por mais tempo que a execução.
- O que é um audit trail e como construí-lo: registre cada prompt, chamada de ferramenta e resposta com carimbos de data/hora. Isso ajuda a encontrar e sinalizar erros do agente.
Ponto de verificação 2 (14 dias):
- Como impor saídas estruturadas: sempre retorne JSON. Leia a página do desenvolvedor da OpenAI.
- Como levar um demo para produção e o que geralmente quebra: Leia Agents 102.
- Como fazer checkpoint: salve o estado do agente a cada n etapas em um arquivo para que ele possa reiniciar a partir do último checkpoint.
Ponto de verificação 3 (21 dias):
- Como funcionam a lógica de repetição e o backoff exponencial: toda chamada externa precisa de repetições. Em caso de falha, espere 1s, 2s, 4s, 8s, com limite de 16s.
- Como otimizar custos ao implantar agentes: três coisas: modelos mais baratos para subtarefas baratas (Opus deve ser usado apenas para raciocínio), armazenar em cache prompts comuns e limitar o máximo de tokens. Monitore o custo por consulta.
- Como construir um golden dataset para avaliações: comece com 20 consultas reais, rotule você mesmo a saída perfeita. O artigo "Demystifying evals for AI agents" da Anthropic cobre tudo.
- Como funcionam pipelines multiagente e arquiteturas paralelas: divida o trabalho quando um agente não consegue lidar com ele. Um planeja, outros executam, um sintetiza.
Ponto de verificação 4 (Semana final):
Revise o acima e comunique tudo em voz alta. Vincule tudo o que puder a métricas de negócios.
Resumo
O FDE é o cargo mais procurado na tecnologia atualmente. Toda empresa precisa de IA, mas ninguém sabe como implantá-la.
O trabalho tem três fases (auditoria, avaliações, implantação). Seu trabalho é entender cada fase e seu propósito.
Seu portfólio e sua capacidade de falar sobre ele são os fatores decisivos. Construa agentes, pipelines de RAG, estruturas de avaliação, MCPs, etc. E, mais importante, seja capaz de articular com confiança o caso de uso comercial por trás de tudo o que você está construindo.
A falta de habilidade de comunicação é um obstáculo para a função de FDE. Se você não consegue explicar o que a IA pode e não pode fazer a um tomador de decisão não técnico, não haverá implantação.
Saiba quando a IA não é a resposta; isso gera confiança com o cliente e, mais importante, ROI para os agentes em produção.
Siga esses passos e suas chances de entrar serão exponencialmente maiores.
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