最近我发现，推荐系统算法工程师越来越吃香了。

因为机器学习、深度学习技术的成熟，以及对各种复杂特征的利用方式逐步稳定。现在国内较大的公司如字节跳动、京东等，都在广泛使用机器学习来构建推荐系统。

毫不夸张地讲，未来推荐系统会成为大厂的标配，其薪资水平也远高于其他岗位。

（市面上1-3年入门级都是20k+）

那么，当下的互联网大厂都在招怎样的推荐算法工程师呢？

为了得到真相，我爬取了近1000份招聘需求，并咨询了4位在职5年以上的推荐算法工程师。

我发现，其实推荐算法岗位的核心要求无非是这2个：

1、扎实的代码能力

2、可迁移的项目经验

（当然了，熟悉 hadoop、spark、flink等常用的大数据组件是基础）

（字节的推荐算法工程师JD）

但很多朋友刚好就在这两项能力上有3个致命短板：

第一道短板：很多研究生同学或者想转行的朋友大多数没有项目经验，或者零散的学过几个小项目，但发现实际工作中根本用不上；

第二道短板：代码实操能力欠缺，不能立即上手企业实际项目；

第三道短板：读不懂最新最前沿的paper，算法和代码能力得不到精进，工作几年毫无长进。

别慌，有解决办法，我研究了市面上几乎所有的推荐系统课程，这里着重给大家推荐——深度之眼的推荐系统就业班！

先来看看他们的课程优势：

▲优势一

3大热门场景、4个企业级项目+1个热门实战项目

包含电商场景、资讯推荐场景等4个项目的流程和内容（经脱敏处理的真实数据集）贴近企业真实项目流程，通过实际工作场景的练习，学完之后即可满足绝大部分推荐系统岗位的要求！

通过实际项目的操练，加深对基础知识的理解，透彻理解算法细节和全部推导过程，加强代码能力，一次性补足2道短板。

其中涉及到推荐系统的多种算法技术，如协同过滤、LR、DeepFM、PNN等，配套讲解推荐系统前沿论文，提供项目思路。如果过程中产生好的idea，后续可以参加推荐系统大赛，或者撰写论文投稿，为简历和面试增加极大的亮点。

▲优势二项目经验具有可迁移性

整个课程中，不论是资讯推荐场景还是电商场景，所有的项目都具有可迁移性。

因为真正的好项目就是可迁移的，项目经验并不是越多越好，而是要有可迁移能力。要知道，目前互联网大厂的推荐系统框架大同小异，而常用的matrixCF矩阵分解类型的算法基本都是推荐系统的必备算法，在推荐召回和排序中都可以运用，任何推荐场景都可适用！

具体内容可以查看课程大纲↓↓↓

▲优势三

配套赠送基础班和论文班，满足就业、科研需求

因为总是会有同学来问我，能不能推荐一些推荐系统带读的论文课程，最好还有项目课程，这样理论+实操，一次性解决全部需求。

但我发现，市面上大多数课程要么只有项目，要么仅仅以一本书作为基础课程带学，都不全面。而他们的课程，不仅有项目，还赠送包括基础推荐算法和深度推荐算法在内的基础班+推荐系统前沿论文班，所以如果你需要在推荐系统领域做深入的学术研究也是没有问题的。

▲优势四

双导师4年实战经验一次性掏空给你

算法+实战经验一次性掏空给你，双导师双保证！

▲优势五

5大配套服务，助你学完拿offer

服务一：1V1定制化教学

1V1为你量身定制学习计划，“保姆式”陪伴学习

服务二：助教实时答疑

小班制教学、老师+助教双重保障答疑，全面满足你的求知欲

服务三：作业点评辅导

进度汇报+实战技巧+作业讲解+作业发布，想不跟着学都难！

服务四：项目汇报

每个项目结束后进行一次项目汇报，输出倒逼输入，更快获得成长

服务五：面试辅助

面试常见问题解析+面试技巧讲解+面试模拟

▲学完后可获得

√ 可迁移、不局限业务场景、可以直接写在简历上的项目实战经验

√ 透彻理解代码和算法细节和推导过程，扎实你的算法和代码能力

√ 前沿的推荐系统论文阅读方法和能力，为你寻找创新点提供思路

√ 经典的推荐系统科研方法，为你的学术道路铺路

√ 学完后可满足绝大部分企业推荐系统岗位要求

公众号粉丝福利时间！

推荐系统课程经过了3个月的内测，学员的反馈基本都是：期待值拉满，学完可以直接就业了！

这也是本次班级首期招生，我给关注我的粉丝特别申请到了3000块的优惠，添加客服人员，报 “ 推荐系统 ” 暗号即可获取（为保证教学质量，班级限额25人，优惠名额仅有10个）

（添加小享领取首期班级3000元优惠券↑↑↑）