作为一名推荐算法工程师讲讲我的主要工作…

1. 搞数据，但算法工程师的搞数据主要指做样本，即为了让算法学到更有价值的东西我们来根据数据库中的数据来选择不同的字段作为特征喂给算法，说白了就是怎么用数据。

2. 目前推荐业务主要使用深度学习算法，我们会跟踪业界最新的论文等研究是否这些模型适合我们的业务场景来落地实现。

3. 为了最低延迟的线上即时服务，设计好的工程架构也是很重要的。

4. 对着学习曲线发呆，琢磨到底他喵的怎么就没效果了。

工业界的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。

算法工程师和数据相关的区别和日常工作内容：

• 算法工程师：通常是负责数据的清晰和过滤，算法效果的提升，以及算法相关的调研和实现。将这样的技术应用与业务，但是算法不仅仅是机器学习的算法。算法工程师相对来说要求的学历很高，并且背景基本上都是要相关专业的。

• 数据挖掘工程师：主要是用在机器学习还有数据挖掘的算法当中。对所需要的数据进行分析并且相关属性的数据进行挖掘。为算法和业务场景提供支持。所需要会的语言：java、python、R、scala等会一门语言就可以了。但是在如今这样的大数据时代是需要熟悉hadoop/spark的。

相关工作的近几年趋势：

1. 首先大数据工程师因为各个云服务商疯狂的制造轮子，基本的技术已经很成熟了并且越来越商业化。但是很多互联网大厂仍还有需求。

2. 数据相关的岗位，这几年来很快的爆发，所以就鱼目混杂。行业本身很年轻，但是就会出现职业晋升路线没有传统开发的岗位那么清晰。

3. 还有就是AI算法相关的岗位薪资被抬的很高，因为火热所以很多人纷纷转行或者是从传统开发转到算法，几年之内，薪资应该会回归理性。