2020职业前景之推荐算法工程师（最新发布）

“得算法者得AI，得AI者得天下。”

这两年，算法工程师一跃成为程序员中最吃香的群体，时代的发展、行业的迭代需要，将他们推向金字塔的顶端，可谓是众星捧月。

算法工程师的主要工作是什么呢?简单概括就是用机器学习的方法来实现人工智能和数据挖掘。算法还分为不同的应用领域。

比如有做搜索算法方面的，他们是搜索算法工程师;有做自然语言处理算法方面的，他们是自然语言处理算法工程师;还有做计算机视觉算法方面的，另外还有做通信算法的，其实也叫算法工程师。

不同领域的算法工程师需要深耕的方向差别很大。我们今天要介绍的是负责推荐系统工程和算法研发的推荐算法工程师。

随着人工智能时代的到来，这两年算法工程师需求量剧增，很多人想知道作为其中一个细分方向的推荐算法工程师职业前景几何?本期前瞻经济学人明知故问栏目邀请到相关行业人士一起探讨，为您具体解读推荐算法工程师的职业前景。

电视猫MoreTV大数据与人工智能团队负责人 刘强：

深度学习技术的逐步成熟，推动了AI第三次浪潮的到来，纵观目前AI在互联网行业上的应用，有比较好的产品落地及商业化价值的应用主要有7个大方向：

1. 语音识别

2. NLU及NLP

3. 图像识别(特别是人脸识别)

4. 金融行业的信用评分和反欺诈

5. 推荐系统

6. 搜索系统

7. 广告(精准)投放(即计算广告)

在这7个大方向中，推荐，搜索，广告投放是互联网公司最普及也是最能产生现金流的三个方向。

广告投放自不用说，这是互联网最重要的变现手段。只要是提供大量“标的物”给海量用户的产品就一定会用到搜索和推荐两种技术，代表了用户的两种不同诉求。

搜索是用户的主动需求，用户想要找什么东西，知道自己的需要，就会通过搜索来获取。而推荐代表的是用户的被动需求，当用户的需求不明确时，推荐就有了用武之地。

推荐系统可以看成一个搜索过程，我们可以认为是将用户的历史行为的整体作为搜索关键词，通过推荐系统“搜索”出用户可能感兴趣的内容，只不过“搜索”过程是算法自动完成的，而不是用户输入关键词。

随着移动互联网的深入发展及产品创新，目前这3个方向有更多更深入的交叉。

比如百度的搜索和广告基本是整合在一起的，用户输入关键词既能给出相关的搜索结果也会产生与关键词匹配的相关广告。

随着信息流的发展，信息流整合了变现能力，在信息流推荐列表中插入广告是非常好的变现方式。视频推荐中的贴片广告也是利用了广告和推荐的协同效应。

推荐和搜索结合在一起更是常用的产品策略，在用户无搜索结果时给用户推荐，在用户点击某个搜索结果时给用户推荐相关的结果，在用户输入搜索词不准确或者有错误时给用户推荐更好的搜索词。

有了上面的铺垫介绍, 我们来说说为什么推荐算法工程师是一个好的职业选择，可以从如下维度来说明。

1.就业范围广、薪资高

推荐算法工程师可以无障碍的转搜索、广告精准投放，只要是互联网公司，都会有搜索、推荐、广告投放业务，所以择业面广。

从目前市面上的招聘信息来看，熟悉推荐算法的候选人是很吃香的，不仅容易找到好工作，并且薪资也是很高的。

2. 推荐算法与变现近，商业价值大

推荐系统是非常具备商业价值的，很容易为公司产生价值，所以说是离钱很近的方向，更不用说精准广告了。离钱近的业务往往也是公司的核心业务，最容易获取资源，受到老板的重视。

3. 技术门槛相对较高，可替代性不强

要想做一个好的推荐系统是很难的。涉及到数据收集、ETL，模型构建、模型训练，数据存储、接口服务、UI展示等。

其中最大的挑战除了构建好的算法模型外，在工程上挑战性也是极大的，需要并行计算来训练模型, 需要大规模的数据存储读写, 同时推荐系统的服务接口需要具备高并发、可拓展、容错的能力。

构建一个好的推荐系统需要非常多的组件来配合，构建一套完善齐备的推荐组件挑战是极大的, 推荐系统专家需要对所有这些方面都了解。

所以门槛也是极高的， 毫不夸张地说，如果你精通推荐系统，你的职业前途会一片光明。

4. 研究领域广，足够深，挑战性大

从上面的3点我们知道推荐系统涉及面广，每个面都很复杂，可以做的很深，并且极富挑战性，也值得对技术有追求的人努力奋斗一辈子。

某互联网公司VC++工程师 禹深：

推荐算法工程师这个职业的前景还是很好的。