【限时】推荐算法工程师培养计划

允中 发自 凹非寺
量子位 编辑 | 公众号 QbitAI

由于近些年深度学习技术的飞速发展，大力加速推动了AI在互联网以及传统各个行业的商业化落地，其中，推荐系统、计算广告等领域彰显的尤为明显。由于推荐系统与提升用户量以及商业化变现有着密不可分的联系，各大公司都放出了众多推荐系统相关职位，且薪水不菲，目前发展势头很猛。

但是，这里存在几个问题，很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学：

1. 往往是学了很多的推荐算法模型，了解些推荐里常用的算法，如：协同过滤、FM、deepFM等，但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联、如何配合、有哪些坑，哪些trick的，导致无论面试还是真正去业界做推荐系统，都会被推荐领域的”老枪老炮“们一眼识别出小白属性。

2. 对于算法原理理解不深刻，这就会导致实际应用时不能很好地将模型的性能发挥出来，另外面试时对于大厂面试官的刨根问底，只能是眼睁睁的丢掉offer。

CF、FM、DSSM、DeepFM等这些推荐业界明星模型，你真的清楚他们的内部运行原理以及使用场景吗？真的了解FM模型与SVM有什么相似之处吗？FM固然可以用作为打分模型，但它可以用来做matching吗，如果可以，如何做？item2Vec模型在业界是如何缓解冷启动的问题的？双塔模型优势在哪？深度模型到底是如何做matching的，是离线计算好结果还是实时的对网络进行前向计算？DeepFM具体实现时，wide端和deep端的优化方式是一样的吗？基于Graph的推荐方法在业界的应用目前是怎样的？基于上述的目的，贪心学院推出了《推荐系统工程师培养计划2期》，由一线的推荐系统负责人亲自全程直播讲解。

《推荐算法工程师培养计划》

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