我跟几位BATJ在职算法老哥聊了下推荐算法工程师技能学习路径的事： 学习推荐算法需要具备哪些基础？ 学习推荐算法要做哪些项目？ 01 学习推荐算法的基础 01 了解推荐系统 推荐系统应用概述、逻辑概述、技术架构。 02 推荐系统经典算法 倒排索引与TF-IDF、基于用户/物品的协同过滤算法、基于隐语义/矩阵分解的推荐算法、基于图模型的推荐算法、基于逻辑斯特回归的推荐算法、poly2特征交叉推荐算法、GBDT/GBDT+LR推荐算法、FM推荐算法、FFM推荐算法、MLR(LS-PLM)推荐算法等。 03 深度
作者在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐算法工程师是一个好的职业选择，并且讲解了职业发展路径及定位、怎么成长等话题(还没看的可以看起来)。
随着近几年AI和算法岗位越来越热门，很多开发者都选择从开发岗向算法岗转型，但是由于大家对算法岗并不是很熟悉，并且自身对算法岗所需要的技术技能也不是很了解，因此，在转型过程中困难重重，我早在6年前也是一名Android开发工程师，那么今天我就来结合自身经验以及周边同学的经验，来和大家聊聊如何从开发岗向算法岗转型。
从前东家离职已经一个多月的时间了，在这一个月，前前后后也和几家公司做了技术交流，自己也第一次静下来这么久来思考总结。今年是我毕业的第五年，也正巧赶上年底，就把这些凑到一起写个小总结吧，也没有什么主题，没有主次，纯粹记录，想到哪儿写到哪儿。 1. 推荐系统 在最近的三四年时间里，我的主要工作就是搭建推荐系统，这几年来不说看了上千篇论文也有数百篇了，这种专注让我自认为在推荐系统领域至少处在一个业界相对领先的水准，但是也恰恰是这段经历让我被打上了深深的标签：他是一个“推荐系统专家”。既然这样，那我就先来说说推荐系
2018届互联网校招高薪酬清单出炉，排在第一位的是谷歌中国的年薪56万（人工智能），其次是微软、Google的算法工程师，以51万，50万分居第二，第三。 放眼望去，还是算法工程师的需求多，年薪基本上在30万以上。 现在真的是DT时代到来了么？
在大众眼里，算法工程师一直是一个比较神秘的角色。听起来很有科技感，好像研究的是什么了不得的前沿技术，非常高大上。但是看来看去代码产出却不多，听起来好像很厉害，但却并不知道都干了些什么。
你好，我是黄鸿波，国内 40 多个谷歌开发者专家之一，《TensorFlow 进阶指南：基础、算法与应用》一书的作者。今天想和你聊聊推荐系统那些事。 遥想当年抖音、头条等应用横空出世的时候，全民一刷一整天，“猜你喜欢”的推荐就像肚子里的蛔虫，让人欲罢不能。与此同时，技术圈内到处都在讨论推荐算法，个性化推荐的重要性更是被吹上了天。 亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，这就是推荐工程师的最牛的地方，也是为啥人能拿百万年薪的原因。 当初我就是被这股奇妙又神秘的力量所深深吸引，随着近几年亲身实操了几个
每天给你送来NLP技术干货！ ---- “搜推广”是企业里离钱最近的岗位，在CV/NLP越来越卷的当下，很多朋友起了转推荐算法的念头。我就经常收到此类私信和留言。今天这篇文章打算跟大家聊一聊转行推荐算法的问题。 从前途角度考虑，我是非常建议的。 1 大厂必备核心——推荐系统 从商业角度来讲，互联网主要起到平台作用，构建多方沟通桥梁，例如淘宝对应卖家和卖家，头条是信息产出方和读者，除了要满足用户本身的需求，还要考虑到商家的利益。 平台巩固流量，才能进一步的转化，达到盈利。这时候，推荐系统可能是一整个系统的核
作者 | 陈开江 责编 | 何永灿 推荐系统工程师技能树 掌握核心原理的技能 数学：微积分，统计学，线性代数 周边学科：信息论基础 推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价 实现系统检验想法的技能： 操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
1. 《 深度学习 》 作者: [美] 伊恩·古德费洛 / [加] 约书亚·本吉奥 / [加] 亚伦·库维尔
近段时间团队在扩建算法小组，首当其冲的岗位就是推荐算法工程师，然而历经一、两个月的招聘后，却发现一个事实，推荐算法工程师太难招了。
2014年11月21日，58同城将在top100summit峰会的“架构设计专场”分享“58同城推荐系统架构设计与实现”，本文是对分享主题的一个“简要”的介绍。 主题 58同城推荐系统架构设计与实现
作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。 最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊） 不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IBCF 或者 import time SVD++ import tensor啊摔！ 于是找回帐号打开N年不用的博客，写一篇随想，其中含有大量主观臆断以及学术错误，尽量不中英夹杂术语之外的英文，如果有不同意见，欢
“我们的算法工程师水平太差了，完全解决不了问题！”作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。
——作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。
一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度，阿里和腾讯。共同的特点是数据很大，机器学习的团队比较庞大，一般进去的同学都可以有师傅带着学习，进步会比较快。 但是三个公司的特点也有所不同。 百度是我认为在业务和技术之间匹配的最好，并且从基础到应用搭配的最好的公司。机器学习方面的能力对于百度的广告，搜索，移动搜索，LBS,应用分发，移动音乐，移动阅读，移动新闻，图片搜索，语音输入，浏览器，视频等所有业务都非常重要；而百度也非常重视机器学习团队的搭建。目前在产品方面的表现也非常
一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度，阿里和腾讯。共同的特点是数据很大，机器学习的团队比较庞大，一般进去的同学都可以有师傅带着学习，进步会比较快。但是三个公司的特点也有所不同。 百度是我认为在业务和技术之间匹配的最好，并且从基础到应用搭配的最好的公司。机器学习方面的能力对于百度的广告，搜索，移动搜索，LBS,应用分发，移动音乐，移动阅读，移动新闻，图片搜索，语音输入，浏览器，视频等所有业务都非常重要；而百度也非常重视机器学习团队的搭建。目前在产品方面的表现也非常不错。如果近
看完上次的《AI泡沫破灭，入坑者何去何从》的软文，不少同学问我关于AI就业怎么着手怎么看的问题。那我就谈一下关于AI就业的思路，给即将入坑或者准备入坑的同学做个参考。
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
作者：艾雷 出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/532197011
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 通过我们“计算机视觉研究院”的资源，我们可以帮你内推今天介绍的岗位，有兴趣的小伙伴可以继续阅览！ 视觉算法工程师 base北京，薪资：30k-50k，3年以上经验 ，具体薪资看能力可谈 岗位职责： 1，参与虚拟人相关技术研究与开发，包括人体关键点识别，ai人脸生成等； 2，参与下述研究课题中的一项或多项，包括但不限于：三维运动(人脸/
一、机器学习相关的公司分析 1、大的有师傅的公司 这类公司主要是百度，阿里和腾讯。共同的特点是数据很大，机器学习的团队比较庞大，一般进去的同学都可以有师傅带着学习，进步会比较快，但是三个公司的特点也有所不同。 百度是我认为在业务和技术之间匹配的最好，并且从基础到应用搭配的最好的公司。机器学习方面的能力对于百度的广告，搜索，移动搜索，LBS,应用分发，移 动音乐，移动阅读，移动新闻，图片搜索，语音输入，浏览器，视频等所有业务都非常重要；而百度也非常重视机器学习团队的搭建。目前在产品方面的表现也非常不错。
导语：看过那么多新闻，听过那么多传奇，甚至自己也钻研过当下的AI大潮，我们似乎还不太清楚，我们到底能做一些什么？作为一个工薪阶层，我们能有哪些机会？让我们一起来看一下这篇报告吧。 一、机器学习相关的公
博文视点学院 本周课表（3月29日-4月4日） 1 本周限免章节 （扫描下方二维码立即学习） ▊《21天征服Java并发编程》 限免章节： 高性能线程间消息传递库-Disruptor 高级ThreadLocal-TransmittableThreadLocal 阿里巴巴并发编程规范解析 AOP代理机制 并发编程相比 Java中其他知识点的学习门槛较高，从而导致很多人望而却步。但无论是职场面试，还是高并发/高流量系统的实现，却都离不开并发编程,于是能够真正掌握并发编程的人成为了市场迫切需求的人才。 ---
导 语 “推荐系统”可以说是今天AI技术最常见的应用场景之一，从商品到新闻资讯、短视频、音乐，它能够找到用户的个性化需求，按照用户的需求喜好，将匹配的信息内容精准地推送给用户。 在这个信息过载的时代，推荐系统可以帮助用户更加高效地发现对自己有价值的信息。与此同时，对于许多应用场景而言，它已经成为了一个不可或缺的功能。 9月29日19:00-21:00，腾讯大数据星火计划系列技术沙龙第4期《Angel核心推荐算法及其应用探秘》直播专场将于线上举办。四位在人工智能领域有着丰富经验的腾讯工程师，将为大家介绍腾讯
3. 熟悉特征工程，召回算法，推荐算法，CTR预估模型（LR，FM，GBDT，Wide&deep等）
文章作者：王培军 腾讯 高级工程师 整理编辑：李沛欣 出品平台：DataFunTalk、AI启蒙者 导读：Angel是腾讯自研的分布式高性能的机器学习平台，支持机器学习、深度学习、图计算以及联邦学习等场景。Angel的深度学习平台已应用在腾讯的很多个场景中。本次分享为大家介绍Angel推荐算法在游戏推荐中的应用。主要内容包括：游戏平台上的游戏推荐、Tesla平台上的推荐算法、经典算法的线性特点、DeepFM算法的非线性特点、DeepFM应用过程。 01 游戏平台上的游戏推荐 这张图看到的是St
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。虽然
在大数据和人工智能行业，有众多与数据相关的岗位，名目繁多：数据分析师、数据产品经理、数据挖掘工程师、大数据工程师、数据开发工程师、机器学习工程师、算法工程师、NLP算法工程师、数据科学家等等。很多应届生或准备转行的朋友面对如此多的岗位名称，都会傻傻分不清楚。本文将这些数据相关的职位分为三类：数据分析师、大数据工程师和算法工程师，并从工作内容和技能要求来做一下分析，帮助新入行朋友选择适合自己的岗位。这里我暂且不谈最顶级的数据科学家，这部分人均为名校博士，全世界可能只有几千个，他们可以轻轻松松年薪百万，是整个食物链的最顶层。他们不需要找工作，都是工作在找他们。
推荐系统的误区 回想起来，我也算是国内接触推荐系统较早的人之一了，最近和人聊天，觉得不少人对推荐系统有所误解，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，我只想说我经常说的那句话【不是这样的】，所以有了这篇文章。 第一次接触【推荐系统】是在两年前在某高校的互联网信息处理实验室的时候，那时候，【机器学习】和【大数据】都是新概念，但是差不多半年后，【大数据】的概念就开始风靡全球了，到现在已经被爆炒得面目全非。 那年还因此买了一本项亮的书《推荐系统实践》，那本书和现在的很多热门书籍一样，都是跟着概念热起来的。 虽
作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念，人工智能大数据等名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢？
最近两年，大数据这个词非常火，以大数据为基础和核心的人工智能也以迅雷不掩耳之势蔓延到各个领域，无人驾驶，无人超市，智慧城市等等。毫无疑问，火爆的大数据已然成为当今互联网世界中的新宠儿，创造着巨大的商业价值，是当今互联网巨头的必争之地。
付晴川，目前在美团网技术工程部数据组担任技术专家。长期致力于机器学习&数据挖掘相关工作，曾就职于百度搜索研发部负责网页/图片分析，现任职于美团技术工程部，负责用户相关的数据挖掘工作。 CSDN：您对算法是怎样理解的？以及您认为算法有哪些应用领域？ 付晴川：听过李开复老师的演讲《算法的力量》，也阅读过吴军老师的大作《数学之美》，不得不说算法是许多高效计算机程序的灵魂。 像查找、排序等等这样广义上讲的算法，实际上已经渗透到凡是涉及计算机程序上的几乎所有的领域了；而像机器学习/数据挖掘等等这样狭义上讲的算法，目
1、算法工程师是做什么的？ 广义上是指搞软件算法的，也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。除了机器学习之外 还包括控制算法、图形算法等，狭义上现在谈算法工程师一般指的是搞大数据的，也就是数据挖掘算法工程师。 算法工程师在工作中主要会涉及三个方面的工作： 1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化：这时需要读一些研究论文，并针对自己所面对的应用场景，做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。 2、工程开发：将构建的算法通过代码实现，在数据集上进行测试，检验效果。 3、算法调整、参数调优：对于大
现如今推荐系统在我们的生活中无处不在，逛淘宝看到的“你可能还喜欢”、网易云的“推荐歌单”等功能都是通过推荐系统进行的推送。信息爆炸的当下，推荐系统在互联网行业得到了广泛的应用，同时也出现了大量岗位，推荐算法人才的稀缺程度水涨船高，薪资水平也十分可观。 截至2022年8月4日，推荐系统工程师月平均工资￥30K-50K，对比平均工资￥10.2K高252.8%，即使每个地区薪资情况各有不同，但推荐岗的薪资也至少高于当地平均工资50%。 如此好的行业前景和薪资水平吸引了各行各业的人才，但，学习推荐算法真的这么
目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？
答： boost的核心思想不同于bagging，它在基于样本预测结果对照与真实值得差距，进行修正，再预测再修正，逐步靠近正确值。
导读 DataFunCon是由DataFun主办的线上技术大会，由20余位知名专家学者出品，设置了18场专题分享，有超过80位一线资深技术专家参与分享，汇集了2020大数据、AI领域最新技术实践。本次大会将于7月25-26日，9：30-18：00在线上举行。 7月26日，9：00-12：20，由腾讯大数据智能学习团队负责人陶阳宇先生担任出品人的DataFunCon：AI 平台/框架论坛将准时开启，感兴趣的小伙伴和小编一起来了解下吧： 详细介绍： 出品人：陶阳宇 博士 腾讯大数据 | 智能学
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
最近针对未来 3~5 年内哪个方向的机器学习人才最紧缺的讨论特别火热。 机器学习目前的主流方向包括： 1、互联网业务挖掘 使用的主要数据和要解决的问题,初级的业务挖掘人员的工作会离数据和算法更近;高级的业务挖掘人员会离用户和业务更近。 职位需求趋势： 这类职位的需求量非常大，基本所有的主要互联网公司都设置了这个岗位。这个岗位的名字常常有“分析师”，“数据挖掘工程师”等。 零售，金融，电信，制造业等行业对于互联网业务挖掘人员也持欢迎态度。近几年对于这类人才的需求很能会有非常大的增长。 2、推荐算法 解决的核心
作为一名新时代打工人，最近一段时间的就业大环境可真是没什么好消息可言啊，从国内到国际，从天灾到人祸，各行各业都简直是太难了。有感于此，本文从某招聘网站以“算法工程师”为关键词，爬取了一波岗位招聘数据，并简单分析了一下。
文 | 王俊宏 机器学习的学习路径 一、为什么是列出一堆可以探索的书，而不是要去寻找一条路 机器学习的研究和应用已经有很长的时间了。随着人类的发展，数据和计算能力都在不断的增加，因此机器学习这几年变得异常火热，很多公司开始部署相关的部门。 常常在各种途径看到和多人问问题，有没有什么好的入门书籍或者资料；也看到一旦有前辈推荐一些好的学习材料的时候，很多人都在积极的下载和学习；机器学习相关的讲座也非常的火热。 从2013年年初，我也开始了机器学习方面的学习，我参加了北京的机器学习读书会，我不断的收集各类资料。我
全球AI技术开放日，是由AICamp发起的学习和练习AI技术的一系列交流学习活动。组织国内外AI专家学者走进优秀的AI技术公司，一起交流学习AI技术具体实践。 7月14日走进携程专场，将探索携程在线旅游业务背后的AI大脑。由来自硅谷和携程的讲师围绕相关业务发展过程中遇到的问题和解决方案展开，从技术挑战与选型、架构设计与阶段性演进、新技术应用探索等多个层面进行分享。 活动信息 ---- 【时间】7月14日（周六）12:30-17:00 【地点】上海市长宁区金钟路968号，凌空SOHO12号楼 【报名】点击文
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
作者 | Matt Gielen 编译 | 聂震坤 去年，在波士顿举办的第10届ACM推荐系统大会（ACM’s RecSys ‘16）上，来自Google的一个研究团队公布了YouTube推荐系统的深度学习论文：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 论文作者是Google的软件工程师 Jay Adams 与高级软件工程师 Paul Covington、Embre Sargin，他们向业界展示了YouTube在机器学习推荐算法上的深度神经网络使用
主题 58同城推荐系统架构设计与实现 一、推荐系统架构介绍 推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统： 1）线下推荐子系统； 2）线上推荐子系统； 3）效果评估子系统；
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