Cursor

Forward Deployed Engineer, Tây Âu

LondonRemoteĐang tuyển · cập nhật 10/11/2026

Mô tả công việc

FDE Times dịch từ tin tuyển dụng gốc bằng tiếng Anh.

SpaceX được thành lập dựa trên niềm tin rằng một tương lai nơi nhân loại khám phá các vì sao về bản chất hấp dẫn hơn nhiều so với một tương lai không có điều đó. Ngày nay, SpaceX đang tích cực phát triển những công nghệ để biến điều này thành hiện thực, với mục tiêu tối thượng là giúp con người sống trên nhiều hành tinh và đưa ý thức vươn tới các vì sao.

SpaceXSI đang xây dựng Super Intelligence để giúp nhân loại thấu hiểu vũ trụ. Các đội ngũ của chúng tôi đang xây dựng toàn bộ stack Super Intelligence: từ các siêu máy tính Colossus, đến các mô hình Grok, cho tới bộ ứng dụng của chúng tôi, bao gồm Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice và X. Chúng tôi đang tạo ra một vòng xoay tăng tốc mạnh mẽ: càng nhiều năng lực tính toán thì huấn luyện được mô hình càng tốt, mô hình càng tốt thì tạo ra sản phẩm càng hữu ích, và những gì chúng tôi học được từ người dùng sản phẩm sẽ định hình những gì chúng tôi xây dựng tiếp theo.

FORWARD DEPLOYED ENGINEER - TÂY ÂU

Bạn làm việc trực tiếp trong đội ngũ của khách hàng với vai trò kỹ sư tại hiện trường: chịu trách nhiệm về một kết quả cụ thể, triển khai một hệ thống SpaceXSI đạt chuẩn production và vẫn vận hành ổn định sau khi bạn rời đi, đồng thời trở thành vòng phản hồi kỹ thuật quan trọng từ thực địa về đội product engineering. Công việc chính là dự án. Có tuần bạn nhận một quy trình nghiệp vụ rối rắm rồi đưa một agent production vào xử lý: chọn use case, dựng kiến trúc, tích hợp với hệ thống xác thực, dữ liệu và công cụ của khách hàng, rồi củng cố bằng eval cho đến khi đội ngũ thực sự dùng nó. Có tuần bạn làm việc ngay trong repo và hệ thống delivery của khách hàng, triển khai một luồng chạy bằng agent cho đợt migration, vòng review PR hoặc quy trình từ sự cố đến bản sửa lỗi, với đầy đủ test, review và rollout chứ không chỉ là một khung chat bên lề.

TRÁCH NHIỆM

Dẫn dắt giai đoạn khám phá cùng khách hàng: làm quen với codebase và quy trình của họ, tìm ra nút thắt thật sự và use case đáng xây dựng, đồng thời xác định rõ các chỉ số thành công
Thiết kế và triển khai production agent, ứng dụng AI và quy trình coding agent trên Grok cùng các mô hình của chúng tôi, áp dụng vào các quy trình kinh doanh thực tế và ngay trong tổ chức kỹ thuật của khách hàng
Đưa phiên bản đầu tiên vào chạy thực tế trong vài ngày, sau đó củng cố trong nhiều tuần thông qua rollout, giám sát và cải tiến dựa trên việc sử dụng thực tế
Chịu trách nhiệm về chất lượng production: tracing, eval, debug các lỗi của mô hình hoặc của khâu delivery, cùng việc cân bằng giữa độ trễ và chi phí
Xây dựng các hệ thống bao quanh mô hình (công cụ, MCP server, retrieval, rule, skill, CI gate và eval) và tích hợp chúng vào hệ thống xác thực, dữ liệu, quy trình làm việc và delivery của khách hàng; quyết định khi nào nên điều chỉnh prompt, kiến trúc, dữ liệu, quy trình hay thay đổi mô hình
Đo lường kết quả thực sự quan trọng (doanh thu, chi phí, số giờ tiết kiệm được, tỷ lệ lỗi, cycle time, lỗi lọt ra production), chứ không phải số lượng seat được sử dụng
Làm việc trực tiếp với các lãnh đạo cấp Staff+, platform và chuyên môn nghiệp vụ, đi sâu vào hệ thống của họ đồng thời trao đổi rõ ràng về các đánh đổi và kết quả
Giúp đội ngũ khách hàng đủ năng lực tự vận hành những gì bạn đã xây dựng, và đúc kết những gì học được thành các pattern tái sử dụng và cải tiến cho các sản phẩm của SpaceXSI

YÊU CẦU CƠ BẢN

Bạn có 5+ năm kinh nghiệm trong software engineering, machine learning engineering hoặc data science
Bạn từng chịu trách nhiệm về kết quả của khách hàng hoặc đơn vị vận hành, chứ không chỉ dừng ở một bản slide hay prototype, và biết cách biến một vấn đề mơ hồ thành một hệ thống có phạm vi rõ ràng và được triển khai thực tế
Bạn đã xây dựng và làm chủ các quy trình hoặc agent AI-native trong môi trường production (dùng Python, JavaScript/TypeScript), và đã debug các lỗi production thực tế (ở mô hình, công cụ, dữ liệu, pipeline hoặc khâu delivery)

KỸ NĂNG VÀ KINH NGHIỆM ƯU TIÊN

2+ năm làm ở vị trí làm việc trực tiếp với khách hàng, dẫn dắt các buổi trao đổi khám phá nhu cầu và chịu trách nhiệm về kết quả trước các bên liên quan bên ngoài
Chuyên môn thực chiến sâu ở nhiều mảng như: agent và tool-calling, eval harness, hệ thống retrieval và context, CI/CD hoặc nền tảng dành cho developer, và quy trình coding AI-native trong một repo thực tế
Có kinh nghiệm làm forward-deployed engineer, solutions engineer hoặc platform engineer làm việc trực tiếp cùng khách hàng, hoặc làm founding engineer từng chịu trách nhiệm toàn bộ một sản phẩm AI từ đầu đến cuối

Xem tin gốc

Forward Deployed Engineer, Western Europe

SpaceX was founded under the belief that a future where humanity is out exploring the stars is fundamentally more exciting than one where we are not. Today, SpaceX is actively developing the technologies to make this possible, with the ultimate goal of making life multiplanetary and expanding consciousness to the stars.

SpaceXSI is building Super Intelligence to help humanity understand the universe. Our teams are building the full Super Intelligence stack: from our Colossus supercomputers, to Grok models, to our suite of applications, including Grok Bot, Grok Build, Grok Imagine, Grok Voice, and X. We're creating a powerful flywheel where more compute trains better models, better models power more useful products, and what we learn from people using those products shapes what we build next.

FORWARD DEPLOYED ENGINEER - WESTERN EUROPE

You embed directly with customer teams as the engineer on the ground: own an outcome, ship a production-grade SpaceXSI system that still runs after you leave, and become the critical technical feedback loop from the field back to product engineering. The work is the project. One week you might take a messy business workflow and put a production agent on it: pick the use case, stand up the architecture, wire it into the customer's auth, data, and tools, then harden it with evals until the team actually uses it. Another week you might live in a customer's repo and delivery system and ship an agent-powered path for a migration, a PR review loop, or an incident-to-fix flow, behind tests, review, and rollout rather than in a chat sidebar.

RESPONSIBILITIES

Lead discovery with the customer: orient in their codebases and workflows, find the real bottleneck and the use case worth building, and define clear success metrics
Design and ship production agents, AI applications, and coding-agent workflows on Grok and our models, on live business processes and inside the customer’s engineering org
Get a first version live in days, then harden it over weeks with rollout, monitoring, and iteration from real usage
Own production quality: tracing, evals, debugging model or delivery failures, and latency and cost tradeoffs
Build the systems around the model (tools, MCP servers, retrieval, rules, skills, CI gates, and evals) and integrate them into the customer’s auth, data, workflow, and delivery systems; decide when prompting, architecture, data, process, or a model change is the right lever
Measure the outcome that matters (revenue, cost, hours saved, error rate, cycle time, escaped defects), not seat adoption
Work directly with Staff+, platform, and domain leaders, going deep in their systems while communicating clearly about tradeoffs and results
Leave the customer team able to run what you built, and turn what you learn into reusable patterns and improvements to SpaceXSI products

BASIC QUALIFICATIONS

You have 5+ years of experience in software engineering, machine learning engineering, or data science
You’ve owned a customer or operator outcome, not just a slide or a prototype, and can turn a fuzzy problem into a scoped, shipped system
You’ve built and owned AI-native workflows or agents in production (using Python, JavaScript/TypeScript), and debugged real production failures (model, tool, data, pipeline, or delivery path)

PREFERRED SKILLS AND EXPERIENCE

2+ years in a customer-facing role, leading discovery conversations and being accountable for outcomes for external stakeholders
Hands-on depth in several of: agents and tool-calling, eval harnesses, retrieval and context systems, CI/CD or developer platforms, and AI-native coding workflows in a real repo
Experience as a forward-deployed, solutions, or platform engineer embedded with customers, or as a founding engineer who owned an AI product end to end

Gửi CV ứng tuyển