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[]推荐算法工程师的成长之道( 二 )


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
从上面的介绍可以看到 ， 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
作者在上一篇文章《推荐系统的商业价值》中提到推荐系统是非常具备商业价值的 ， 可以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 。
作者在《推荐系统的工程实现》这篇文章中对工程实现做了很详细的讲解 ， 读者从中可以发现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 。
通过上面的讲解, 读者应该能够感受得到推荐算法工程师确实是一个很好的就业方向, 那么我们怎么进入这一行并且未来该怎么成长发展呢？
我们会在下面一节讲解推荐算法工程师的职业发展路径 。
[]推荐算法工程师的成长之道
本文插图

发展路线及职业定位
大家都知道互联网技术方向的职业发展一般有三条道路 。 第一条是一直做技术成为技术专家 ， 第二条是转管理方向 ， 第三条是做到一定程度转行到周边方向 ， 如产品、项目经理等 。
在国内, 多少对年纪大了的技术人员有一定的偏见 ， 认为年纪大了干不动了 ， 所以大家都愿意往管理方向发展 。
其实 ， 在国外做技术是非常自信和自豪的事情 ， 听说在Google技术人员的地位非常高 ， 只有技术不行的人才考虑转管理(有待考证) 。 国外大龄程序员是非常多的 ， 也是非常受尊敬的 ，比如Java、C#之父都是一直做技术的 。
1. 技术路线
推荐算法工程师的技术路线一般可以分为四大类 ， 一类是偏工程实现 ， 一类是偏算法研究 ， 一类是综合类(工作涉及到算法开发及对应的工程实现) ， 一类是偏业务 。
不管是哪一类都需要了解自己需要学习什么技术 ， 需要具备什么样的技能和知识储备 。 下面我们分别说说这四类算法工程师的职业成长之路 。
(1) 偏工程实现类
偏工程实现类的推荐算法工程师 ， 需要有较好的编程能力 ， 热爱编程 。 一般的工作是实现各类推荐算法框架 ， 开发推荐周边模块(如AB测试等) ， 构建好用的推荐平台 ， 让推荐算法可以更快更好的落地到业务中 。
这一块做的好是非常容易成为大牛的, 比如大家熟悉的贾扬清 ， 大名鼎鼎的Caffe框架的作者 ， 也是Tensorflow的核心开发者 ， 原来是facebook的AI架构总监, 最近被阿里挖了过来 ，直接给的是P11级别 ， title是VP(高级副总裁) ， 当然要达到贾扬清的段位是非常非常难的 。


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