FDE 的门槛首先是工程素养，其次才是 AI。Cresta 面试会保留一个不用 AI 写简单 Python 程序的环节，看的是变量命名、流程组织、测试意识、分层概念，而不是算法；没有工程素养的人做登录界面，可能前端看着能登录，关键逻辑却全塞在前端，用户改一下状态就能绕过⁠1。所以适合这条路的人，通常是至少三年以上、本身就是好工程师的人，做过 founder、founding engineer，或有 consulting、customer-facing、谈信任的经历会加分⁠1。它和 solution engineer 的区别在于：FDE 必须能自己上手改 production 代码，是产品的一部分，而不是在客户那边提个 ticket 让家里工程师改⁠2。如果你只想做技术、不愿处理客户需求和冲突，这条路会别扭；反过来，想创业的人可以把它当训练营，练架构判断、客户理解和推进事情的能力⁠1。

AI engineer 更接近把 AI 能力做进产品、负责一段具体执行的位置；AI architect 则负责设计整个系统如何用 AI 把结果做出来，价值不在亲手写多少代码，而在四件事：把模糊业务问题翻译成 AI 能消费的 context、设计 eval 和反馈回路、编排模型工具数据流程、判断什么该自动化什么该人工接管⁠3。硅谷把这类角色也叫 Conductor，关键词同样是 orchestration，也就是编排⁠4。它关心的不是单次输出质量，而是系统怎么长期运行、怎么接数据、怎么处理失败、怎么跨 context wall⁠5。所以适合 AI architect 的人，是已经不满足于做一段执行、愿意为系统韧性和真实用户反馈负责的人；还在积累工程手感的人，先做 AI engineer 更自然。