推薦作為人工智能領(lǐng)域最為重要的分支，人才需求量在最近幾年也一直不斷地增加。只要有海量數(shù)據(jù)的地方，必然就有推薦的需求，因?yàn)樾畔⒌倪^濾是AI時(shí)代每個(gè)人的剛需。所以從某種意義來講，千人千面，個(gè)性化是AI帶來的最大的變革。所有這些我們其實(shí)每天都在體會(huì)：

• 刷抖音，每天能刷到自己喜歡的視頻，很難停下來...

• 刷頭條，經(jīng)常能收到自己感興趣的話題...

• 逛淘寶，經(jīng)常推薦感興趣的商品，不得不買買買...

• 百度一下、經(jīng)常看到跟自己興趣相關(guān)的廣告...

• 社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，經(jīng)常能夠推薦跟自己興趣類似的朋友....

• 線上的因材施教...?

• 還有其他數(shù)不勝數(shù)的應(yīng)用...

我們可以說，推薦是AI領(lǐng)域最接地氣的落地場(chǎng)景，需求大、業(yè)務(wù)場(chǎng)景多、同時(shí)易于落地。但這不代表推薦技術(shù)已經(jīng)很成熟，反而變得越來越具有挑戰(zhàn)。這種挑戰(zhàn)更多來自于數(shù)據(jù)的多樣性以及數(shù)據(jù)量。舉個(gè)例子，如果要做一款基于社交的內(nèi)容推薦，則需要考慮的點(diǎn)非常多：1. 如何處理內(nèi)容中可能存在的文本、圖片、視頻的數(shù)據(jù)？2. 如何把社交網(wǎng)絡(luò)信息考慮進(jìn)來？3. 如果做用戶建模？如果處理冷啟動(dòng)問題？4. 如何處理數(shù)據(jù)量大的問題？如果處理用戶興趣改變的問題？?

隨著問題變得越來越復(fù)雜，市場(chǎng)對(duì)推薦人才的要求也逐步在提高。鑒于這種市場(chǎng)趨勢(shì)，貪心學(xué)院重磅推出《新一代推薦算法工程師培養(yǎng)計(jì)劃》訓(xùn)練營(yíng)。我們希望培養(yǎng)的人是：針對(duì)于復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題，有能力去分解，并且隨心所欲地設(shè)計(jì)出合理解決方案的AI人才，而不是僅僅掌握協(xié)同過濾等基本知識(shí)。

《推薦算法工程師培養(yǎng)計(jì)劃》

專注于培養(yǎng)行業(yè)TOP10%的推薦算法工程師

對(duì)課程有意向的同學(xué)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的月薪40K的推荐算法工程师，需要具备怎样的技能？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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