推荐算法岗位的常见职责
打开招聘网站，搜索“推荐算法工程师”，你会发现很多职位都写着“负责个性化推荐系统的研发”。这听起来高大上，其实说白了就是让系统更懂用户。比如你在刷短视频时，为什么总能刷到你喜欢的内容？背后就是推荐算法在起作用。这类岗位的核心任务是分析用户行为数据，构建模型，提升点击率、停留时长等关键指标。
技术能力要求
大多数公司会明确要求熟悉机器学习基础，比如逻辑回归、决策树、GBDT、XGBoost 这些模型。别被名字吓到，它们其实在工业界用得非常普遍。如果你做过用户画像或广告点击预测类项目，大概率已经接触过。
深度学习方面，掌握 Embedding + MLP 结构是基本操作。现在很多推荐系统都用双塔模型，一边处理用户特征，一边处理物品特征，最后算相似度。像 YouTube 推荐系统就用了类似结构。面试时可能会让你手推一下梯度，或者解释负采样怎么做的。
代码能力也不能少。Python 是标配，尤其是熟练使用 PyTorch 或 TensorFlow。有时候还要写点 SQL 搞数据清洗。下面是个简单的 Pandas 数据处理示例：
import pandas as pd
# 读取用户行为日志
df = pd.read_csv('user_log.csv')
# 统计每个用户的点击次数
click_count = df.groupby('user_id').size().reset_index(name='clicks')
# 合并回原表
df = df.merge(click_count, on='user_id')加分项：有实际项目经验
光会理论不够，企业更看重你有没有实战经验。比如你在学校做过电影推荐系统，用 Movielens 数据集训练了一个协同过滤模型，哪怕简单点也没关系。能把流程讲清楚——从数据预处理到评估指标选择（AUC、Recall），再到线上部署思路，就会比别人多一层优势。
有些公司还会考察你对推荐场景的理解。比如电商推荐和新闻推荐有什么不同？前者注重转化率，后者更关注时效性和多样性。如果你买过东西发现“猜你喜欢”突然全是同类商品，那说明系统正在强化你的近期行为。
学历和背景门槛
大部分岗位要求本科及以上学历，计算机、数学、统计相关专业优先。硕士起步的情况越来越常见，尤其是一线大厂。但也不是绝对，如果你在 Kaggle 比赛拿过奖，或者在 GitHub 上开源过高质量推荐项目，照样有机会敲开门。
软技能也不能忽视
工作中经常要和产品、运营沟通。比如产品经理说：“为啥不把我主推的商品排前面？”这时候你得解释清楚，推荐系统不是按人工意愿排序，而是基于用户偏好动态调整。能用通俗语言讲清技术逻辑，往往比写一堆公式更有用。
另外，业务敏感度也很重要。你知道为什么外卖App在晚上八点开始推夜宵优惠券吗？不是随机的，是模型发现这个时间段下单概率最高。能结合业务场景思考问题，才能做出真正有用的推荐系统。