OpenAI Forward Deployed Engineers (FDEs) arbeiten an der Schnittstelle zwischen Kunden und der OpenAI-Plattform. Ihre Aufgabe ist es, ein konkretes Kundenziel in funktionierende Software zu verwandeln, die sich im Produktivbetrieb bewährt.
Dieser Kurs setzt voraus, dass Sie bereits kleine KI- und API-Projekte umgesetzt haben. Er bereitet Sie auf Aspekte vor, die im FDE-Interviewprozess besonders sind – etwa die Konkretisierung einer vagen Anfrage, das Abwägen von Entscheidungen bei Retrieval und Evaluierung sowie die Verteidigung Ihrer Entscheidungen bei Rückfragen.
Die Arbeit eines OpenAI-FDE beginnt meist mit einem Kundenwunsch – etwa dem Einsatz von KI zur Bearbeitung von Support-Tickets –, wobei Unterstützung bei der Umsetzung in eine sichere und messbare Lösung benötigt wird.
Eine Kundenimplementierung umfasst den gesamten Weg von der Idee bis zum Live-System in der Kundenumgebung, einschließlich Integration, Rollout und Erfolgsmessung.
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Einzelhandelsunternehmen möchte einen internen Assistenten, der Fragen auf Basis von Richtliniendokumenten und früheren Support-Tickets beantwortet. Das Unternehmen benötigt innerhalb von vier Wochen eine Pilotlösung, bei der keine Daten nach außen gelangen, die den genehmigten Sicherheitsbereich verlassen.
Als FDE übersetzen Sie diese Anforderung in einen Plan: Sie legen fest, was zuerst entwickelt werden muss, wie die Anbindung an die Kundensysteme erfolgt und wie Sie nachweisen, dass die Lösung gut genug funktioniert, um sie weiter auszubauen.
Hier sind die Plattformbausteine, die Sie im Interview immer wieder konkreten Aufgaben zuordnen werden. Die Details variieren je nach Team, aber dies sind die gängigen Aspekte, zu denen Interviewer erwarten, dass Sie Ihre Überlegungen laut darlegen.
Für unser Beispiel eines Einzelhandels-Assistenten könnten Sie zunächst eine kleinere Funktion wählen, etwa das Entwerfen einer Antwort mit Quellenangaben, und anschließend Evaluierungen nutzen, um die Korrektheit dieser Angaben zu prüfen, bevor Sie weitere Arbeitsabläufe implementieren. Um dies zu konkretisieren, ordnen wir diese Bausteine typischen Aufgaben eines FDE (Forward Deployed Engineer) im Verlauf eines Projekts zu:
OpenAI veröffentlicht keinen einheitlichen, offiziellen Ablauf für das FDE-Interviewverfahren; die Erfahrungen der Kandidaten basieren daher auf Berichten und können je nach Team und Rolle variieren.
Trotz dieser Unterschiede zeigen öffentliche Berichte ein wiederkehrendes Muster: Jede Phase prüft einen anderen Aspekt derselben Tätigkeit – nämlich die Entwicklung und Verteidigung von Systemen, die auf spezifische Kundenanforderungen zugeschnitten sind.
Ein häufig beschriebener Ablauf beginnt mit einem ersten Gespräch mit dem Recruiting-Team, gefolgt von einer Aufgabe zur Bearbeitung zu Hause (Take-home-Projekt) samt anschließender Erläuterung, technischen Live-Gesprächen zu Systemdesign und Evaluierung sowie abschließenden, tiefergehenden Gesprächen zu Verhaltensweisen und mit dem Hiring Manager.
Eine weitere häufig genannte Variante umfasst eine Live-Coding-Runde unter produktionsnahen Bedingungen sowie eine Runde zum Systemdesign – entweder im Vorfeld oder als Teil eines virtuellen „Onsite“-Interviewtages.
Um den roten Faden zu verdeutlichen: Stellen Sie sich vor, die Aufgabe für zu Hause besteht darin, eine kleine semantische Suche oder einen Assistenten für Support-Tickets zu entwickeln und dem Team anschließend zu erläutern, wie Sie das System sicher, testbar und produktionsreif gestaltet haben.
In jeder der nachfolgenden Runden kommt dieselbe Kernkompetenz zum Tragen: Unklarheiten in einen konkreten Plan zu überführen, produktionsreifen Code zu schreiben und unter Zeitdruck Entscheidungen (und die damit verbundenen Kompromisse) zu begründen.
Am schnellsten bereiten Sie sich vor, indem Sie wissen, welche Erkenntnisse in der jeweiligen Phase über Sie gewonnen werden sollen; so können Sie gezielt die passenden Beispiele und Belege in das Gespräch einbringen.
Schlüsseln wir die einzelnen Phasen auf und sehen uns an, was dabei üblicherweise geprüft wird: