推荐算法正在改变我们每天的生活
打开抖音，刷两条视频就停不下来；在淘宝逛一圈，首页全是自己最近念叨的东西；连点外卖，系统都比你更清楚今天想吃什么。这些背后，都是推荐算法在默默工作。它不再只是大厂的黑科技，而是已经渗透到我们日常使用每一个App的核心逻辑。
岗位需求持续增长，不止是互联网大厂
三年前，推荐算法工程师还集中在字节、阿里、美团这类公司。现在，中小型企业、内容平台、甚至传统零售转型的项目里，都在招推荐方向的人才。用户注意力成了稀缺资源，谁能把内容精准推到对的人面前，谁就能留住流量。
不只是电商和短视频，音乐、新闻、在线教育、本地生活服务，几乎所有依赖用户活跃度的产品线都在搭建自己的推荐系统。这意味着岗位选择面越来越广，不再局限于头部公司抢破头。
技术栈在进化，要求也在变高
早些年，协同过滤加简单的特征工程还能应付面试。现在，光会写个LR模型已经不够看了。企业更看重你能不能处理海量数据、有没有上线过真实场景的模型、能不能优化点击率和停留时长这些核心指标。
主流技术路线已经转向深度学习，DIN、DIEN、MMoE这些模型成了标配。像下面这种用户行为序列建模的代码，现在已经是常见考察点：
import torch
import torch.nn as nn
class DNNLayer(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_sizes):
super(DNNLayer, self).__init__()
layers = []
prev_size = input_size
for size in hidden_sizes:
layers.append(nn.Linear(prev_size, size))
layers.append(nn.ReLU())
prev_size = size
self.network = nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
return self.network(x)除了模型本身，特征工程、样本构造、线上AB测试、离线评估指标（比如AUC、GAUC、NDCG）也得门儿清。不会搭pipeline的推荐工程师，在实际项目中很难独立推进。
工具链越来越成熟，但懂业务才是加分项
现在有不少开源框架能帮你快速搭建推荐系统，比如TensorFlow Recommenders、RecBole、DeepCTR。用这些工具可以省去很多底层开发时间，但问题也随之而来——大家都会调包，你怎么脱颖而出？
真正值钱的，是你对业务的理解。比如你知道短视频平台更看重完播率而不是点赞，电商平台则关注转化和GMV。同样的模型，在不同场景下要做不同的目标设计和特征选择。能和产品、运营坐在一起聊清楚“我们到底要优化什么”的人，往往更容易拿到好机会。
职业路径不止一条
很多人觉得推荐算法岗就是一路往模型深了钻，其实不然。干几年后，可以选择走技术专家路线，专攻大规模分布式训练、实时推荐架构；也可以转向策略方向，主导整个推荐系统的迭代节奏；还有人转去做增长、用户留存，甚至跳去创业公司带团队。
而且这个岗位天然接触大量用户行为数据，对理解产品逻辑特别有帮助。有些人后期转产品经理或数据分析，也有不小优势。
挑战依然存在
推荐系统不是万能的。信息茧房、冷启动、多样性不足这些问题，至今没有完美解法。尤其随着监管加强，过度个性化可能带来合规风险。未来的推荐算法，不仅要“准”，还得“健康”、“可解释”。
这也意味着，只会跑模型的人会被逐渐淘汰，而能平衡效果、体验和长期价值的工程师，才会走得更远。