SERVICE / FORWARD DEPLOYED ENGINEERING
FDE 现场定制：把 AI 高招能力放到真实招聘现场验证
通用的 AI 招聘工具很难适配企业自己的岗位规则与协作方式。FDE 意味着工程师走到招聘现场，从最值得解决的一个环节开始，做成可以用的流程，再按约定指标验证效果。
- 适用场景：关键岗位寻访、人才盘点、简历与材料整理
- 交付方式：现场共创 + 系统衔接 + 试点验证
- 服务区域：上海、深圳及全国
什么情况下适合 FDE 现场定制
- 已有通用 AI 工具，但无法适配企业自己的岗位画像与评价规则
- 招聘流程跨多个系统，数据分散，难以形成对候选人的完整判断
- 希望先在少数关键岗位上验证 AI 的实际效果，再决定是否扩大投入
- 内部有 IT 团队，但缺少既懂招聘业务又能写代码的工程资源
三个阶段的现场工作
- 01
先找到最值得解决的环节
与业务和招聘团队一起梳理工作流程、数据条件和现有系统，明确试点应解决的问题、可用数据与验证方式。
- 02
围绕实际工作方式设计
结合企业的岗位规则、协作方式和系统条件，设计 AI 辅助流程与必要的系统衔接，包括界面、权限与数据边界。
- 03
在使用中验证和调整
与现场使用者共同验证方案，收集问题、校准输出，按约定指标验证试点，再决定后续扩展范围。
输入、输出与验证方式
| 环节 | 企业提供 | 云略交付 | 验证方式 |
|---|---|---|---|
| 试点范围 | 业务目标、重点岗位、现有流程 | 试点方案与验证指标 | 双方确认试点边界 |
| 数据与权限 | 数据来源、权限范围、合规要求 | 数据处理与权限方案 | 权限清单与脱敏验证 |
| 流程设计 | 岗位规则、评价标准、协作方式 | AI 辅助流程与界面 | 现场使用者试用 |
| 系统衔接 | 现有招聘系统与接口条件 | 必要的系统对接 | 真实岗位数据跑通 |
| 试点评估 | 使用反馈与业务指标 | 试点报告与扩展建议 | 按约定指标复盘 |
数据权限与使用边界
- 数据范围、存储位置与访问权限在试点方案中明确约定
- AI 输出作为辅助信息，不自动做出录用或淘汰决定
- 试点结束后的数据处置方式由企业与云略共同确认
与咨询式猎头和 AI 人岗匹配的关系
FDE 现场定制把云略在咨询式猎头中沉淀的岗位画像、人才画像与面试核验方法，转化为企业可使用的 AI 辅助流程。它与 候选人关系图谱等 AI 人岗匹配能力配合，帮助企业在自己的招聘现场检验方法是否有效。
常见问题
FDE 试点需要多长时间？
试点周期取决于要解决的问题范围与系统条件。通常在方案确认后以一个可验证的招聘环节为单位推进，按约定指标复盘后再决定是否扩展。
FDE 会替代企业现有的招聘系统吗？
不会。FDE 优先与企业现有系统衔接，在必要处补充流程与界面；是否新建系统由试点结果与企业规划共同决定。