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Eudia 为何让律师与工程师一起驻场

其驻场律师须执业四年以上、归属产品部门;在受监管行业,判定“正确”的是行业专家,而不是工程师。

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要点速览

  • Eudia 把 FDE 放在 Engineering 栏目下,把前线部署律师(FDL)放在 Product 栏目下。FDL 要求至少四年执业经验。
  • 有些工作依法必须由持证律师完成,所以 Eudia 把律师留在公司内部,与工程师并肩工作。
  • 在这种模式下做得好的 FDE,会把领域专家的判断转成测试用例和指标。
示意图展示一个顺时针的四步循环:Agent 返回结果;律师否决结果并给出理由(橙色高亮);FDE 往评测集中添加一个用例;指标在每次部署时运行,然后回到第一步。图中央写着:几周之后,评测集沉淀了行业经验。
对受监管行业的 FDE 来说,领域专家每否决一次输出,就会产生一个附带其理由的新测试用例。重复几周后,评测集就沉淀了他们的经验。来源:FDE Times 对 Eudia 招聘启事的分析。

Eudia 的招聘页面上有两个都带“Forward Deployed”字样的岗位,却分属不同栏目。前线部署工程师(FDE)在 Engineering 栏目下。前线部署律师(FDL)在 Product 栏目下,要求至少四年执业经验,并能在无人督导的情况下独立处理案件。

Eudia 是一家成立于 2023 年的法律 AI 初创公司。其政府业务的一则招聘启事发布于 2026 年 6 月 30 日,要求 FDL 驻场在 DoW 下属的客户单位工作。Eudia 明确表示,这不是一个公司内部律师(staff attorney)岗位。

正在做或想做 FDE 的工程师应该留意这个细节。一家公司同时招聘工程师和律师去做面向客户的工作,意味着工程师不再是唯一把一线知识带回来的人。

工程师保证系统能跑起来,领域专家决定什么才算“正确”。能否理解这两个角色如何互补,决定了你被看作解决问题的人,还是只会对接 API 的人。

AI 公司为什么需要真正的律师?

答案在商业模式里。Eudia 把自己的平台称为“Augmented Intelligence”(增强智能):把 AI 与人的专业能力结合起来,帮助法律从业者把工作做得更快、更好。公司还收购了 Johnson Hana、Out-House 等替代性法律服务提供商(ALSP)。

Eudia 还更进一步,推出了 Eudia Counsel。据首席执行官 Omar Haroun 介绍,这是第一家“AI 原生”律师事务所,在亚利桑那州的 ABS 计划下运营。

这家事务所承接并购交易的尽职调查,以及依法必须由持证律师处理的合同工作。换句话说,有些交付物无论软件多准确,都不允许由软件签字确认。

Eudia Counsel 还采用固定收费,而不是按小时计费。价格事先定好,AI 每省下一小时律师工时,都是 Eudia 自己的利润。

因此,公司有非常具体的理由让工具贴合律师的实际工作方式,而最懂这种工作方式的人并不是工程师。

两个岗位,两个不同的问题

下表根据 Eudia 的招聘启事对比两个岗位。区别不只在头衔,更在于每个人要回答的问题。

维度 前线部署工程师 前线部署律师
招聘页面所在栏目 Engineering Product
Eudia 对岗位的描述 客户相关方与工程团队之间的桥梁 产品和工程团队在一线的“耳目”
客户与工作地点 F500 企业的法务团队、国防机构;政府版岗位在 Washington, DC 或远程 政府版岗位驻场在 DoW 客户单位
招聘要求 所引用的描述中未注明 至少 4 年执业经验;政府版岗位优先考虑已持有安全许可的候选人
为产品带来什么 把相关方的需求与工程团队连接起来 对法律工作实际运作方式的深入理解
核心问题(意译) 系统能为这个客户做什么? 这项工作在实践中究竟是怎么做的?

FDL 放在 Product 而不是 Legal 栏目下,相当清楚地表明 Eudia 想从这位律师身上得到什么:产品需求,而不是给公司的法律意见。政府版岗位还要求 FDL 与增长、产品和工程团队保持密切联系,把一线所见反馈到平台上。

同一批合同,两种打分方式

设想一个假设场景。你是一名 FDE,正在为一家 F500 企业的法务团队部署合同审查 Agent。测试集有 200 份合同,Agent 正确抽取了 95% 的条款。在仪表盘上,这个数字看起来很漂亮。

坐在你旁边的律师会问另一个问题:错的那 5% 在哪里?假设错误集中在责任限制条款或控制权变更条款上,而这类条款可能决定一笔并购交易的成败。

那么审阅人就得把所有内容重读一遍,95% 的准确率几乎省不下任何工时。反过来,如果错误只出在联系方式上,客户可能当场就能接受。

这正是双方各有对方所缺之处。工程师无法独自判断每类法律错误的严重程度,律师也无法独自搭建评测集、数据管道或日志系统。最好的评测,来自律师为每类错误标定风险等级,再由工程师把这些等级转成每次部署都运行的指标。

所以,到客户现场后的第一件事,是在优化任何指标之前,先和领域专家坐下来聊一次。和他们一起把错误分成两组:“可以接受”和“会让整个工作流失效”。这份清单比任何总体准确率数字都更有价值。

当资质和准入比技能更重要

政府版岗位还多了一条标准:优先考虑已持有安全许可的候选人。这不是硬性要求,但和四年执业经验放在一起看,说明在这个市场上,资质和准入远不止是普通的加分项。

一个从未独立处理过案件、或没有安全许可的人,恐怕很难获得信任去国防客户现场驻场。

你不必成为律师,但你需要明白,为什么身边这个人有权说“不”。当律师说某个结果“不能用”时,那通常是专业的风险评估,而不是个人偏好。

在这种模式下,优秀的 FDE 会把这种判断转成测试用例,而不是拿来争论。专家每否决一次结果,你就往评测集里加一个用例,并附上他们给出的理由。几周之后,评测集里就沉淀下了他们的领域经验,也没人需要在每次会议上重复说明标准。

这对你的职业发展意味着什么?

Eudia 的逻辑并不局限于法律行业。凡是产出需要持证人员承担责任的行业,都可能需要工程师和领域专家以同样的方式并肩工作。对找 FDE 工作的人来说,这是判断一份岗位描述的标准之一。

阅读招聘启事时,看看公司是否设有与 FDE 协作的领域专家岗位,以及两个岗位分别向谁汇报。面试时直接问:谁来决定一个结果是否通过?答案会告诉你,你的时间将花在搭建系统上,还是花在争论“通过”是什么意思上。

在简历上,“搭建了合同抽取数据管道”这句话说明不了多少。要写清楚你和哪位专家一起定义了通过标准,哪个指标反映了客户的真实风险。如果你还没有这样的项目,可以自己练习:找一套公开的合同样本,写出自己的评分标准,再请业内人士帮你修正。

Eudia 把工程师放在 Engineering,把律师放在 Product,却希望两者都把一线情况带回产品。在一个条款出错就可能改变整笔交易的行业里,懂得与“正确”的裁定者协作的 FDE,才是客户想留下的人。

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