从证据开始，而不是换头衔
多数候选人无需推翻已有职业经历，而要把过去的工作转译成 FDE 团队会采信的证据：生产所有权、集成深度、模糊问题拆解、客户判断和可衡量采用。
先收集三份目标 JD，识别岗位类型。Palantir 风格 FDSE、AI 实验室 FDE 与售前现场岗位的准备方式可能完全不同。
按背景补缺
软件工程师通常需补客户和采用率故事；数据与 ML 工程师需补完整产品和运营表面；解决方案与咨询背景通常需补生产代码与可靠性证据。
- Software：主导需求发现、范围谈判与客户发布
- Data/ML：为 Pipeline 加上用户工作流、评估、监控与交接
- Solutions：把 Demo 变成有测试、可观测、可回滚的生产代码
- DevOps/平台：加入用户流程、业务指标和利益相关者沟通
完成一个可答辩的现场案例
强作品不是精美聊天机器人，而是展示你如何从模糊流程走到受约束设计、完成集成、测量质量、处理故障并沟通结果。
记录假设、权衡、事故计划、采用指标和明确不做项。
完成意味着可答辩你应能解释什么失败过、设计为何适合客户环境，以及系统如何交接给另一个团队。
来源与说明
社区讨论只用于发现问题；公司职责与薪资优先引用官方或第一方来源。