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Part 26 — FDE 面試準備指南(二十六):顧問實戰——「我們現在用 OpenAI,為什麼要換 Vertex AI?」

以 Google FDE 顧問視角拆解競品定位對話:如何回應客戶的 OpenAI / AWS 比較、用場景驅動而非規格比較的說服框架、Vertex AI 的差異化優勢在哪裡,以及如何避免常見的定位陷阱

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Part 27 — FDE 面試準備指南(二十七):顧問實戰——如何在 45 分鐘內把模糊需求變成 POC 計畫

以 Google FDE 顧問視角拆解 POC Scoping 技藝:如何在客戶會議中從模糊需求提取可執行計畫、Discovery 問題的設計、Success Criteria 怎麼訂、以及如何防止 POC 變成無止境的免費諮詢

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Part 28 — FDE 面試準備指南(二十八):顧問實戰——生產事故診斷與客戶溝通語言

以 Google FDE 顧問視角拆解 AI 系統生產事故的處理全流程:P95 延遲異常的診斷思路、不停機排查策略、如何在技術細節與客戶語言之間切換,以及事故後的信任重建框架

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Part 29 — FDE 面試準備指南(二十九):顧問實戰——AI 系統 TCO 估算與 ROI 說服框架

以 Google FDE 顧問視角拆解 AI 系統的總持有成本(TCO)估算方法:Token 成本、Infra 成本、人力成本的計算框架、如何用 ROI 語言說服財務決策者,以及 Vertex AI 定價模型的實際試算

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Part 30 — FDE 面試準備指南(三十):顧問實戰——Constraint-First 架構設計:VPC 限制下的 GCP AI 系統

以 Google FDE 顧問視角拆解限制驅動的 AI 架構設計:當客戶說「所有資料不能離開我們的 VPC」,你的 Vertex AI 架構要怎麼調整、VPC Service Controls 的設計原理、Private Service Connect 的部署模式,以及金融與政府客戶常見的合規限制應對

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