月薪40K的推荐算法工程师,需要具备怎样的技能?

机器学习初学者

共 783字,需浏览 2分钟

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2020-07-07 12:36

推荐作为人工智能领域最为重要的分支,人才需求量在最近几年也一直不断地增加。只要有海量数据的地方,必然就有推荐的需求,因为信息的过滤是AI时代每个人的刚需。所以从某种意义来讲,千人千面,个性化是AI带来的最大的变革。所有这些我们其实每天都在体会:


  • 刷抖音,每天能刷到自己喜欢的视频,很难停下来...

  • 刷头条,经常能收到自己感兴趣的话题...

  • 逛淘宝,经常推荐感兴趣的商品,不得不买买买...

  • 百度一下、经常看到跟自己兴趣相关的广告...

  • 社交网络平台,经常能够推荐跟自己兴趣类似的朋友....

  • 线上的因材施教... 

  • 还有其他数不胜数的应用...


我们可以说,推荐是AI领域最接地气的落地场景,需求大、业务场景多、同时易于落地。但这不代表推荐技术已经很成熟,反而变得越来越具有挑战。这种挑战更多来自于数据的多样性以及数据量。举个例子,如果要做一款基于社交的内容推荐,则需要考虑的点非常多:1. 如何处理内容中可能存在的文本、图片、视频的数据?2. 如何把社交网络信息考虑进来?3. 如果做用户建模?如果处理冷启动问题?4. 如何处理数据量大的问题?如果处理用户兴趣改变的问题? 


随着问题变得越来越复杂,市场对推荐人才的要求也逐步在提高。鉴于这种市场趋势,贪心学院重磅推出《新一代推荐算法工程师培养计划》训练营。我们希望培养的人是:针对于复杂的业务问题,有能力去分解,并且随心所欲地设计出合理解决方案的AI人才,而不是仅仅掌握协同过滤等基本知识。


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