打开抖音，刷两条视频就精准推送你喜欢的内容；逛淘宝，首页商品好像知道你最近在找什么；就连点外卖，APP也总能把你常吃的店排在前面。这些背后，其实都离不开推荐算法工程师的默默工作。
推荐算法岗到底在做什么？
简单来说，推荐算法岗的核心任务是让系统“更懂你”。比如你在某购物平台搜索了一次蓝牙耳机，接下来几天，类似的商品、配件、甚至降噪测评都会出现在推荐位。这背后不是巧合，而是算法在分析你的行为数据后做出的判断。
工程师们会设计模型，处理用户点击、浏览、收藏、购买等行为数据，结合物品特征和上下文环境（比如时间、地点），预测用户可能感兴趣的内容。常见的技术包括协同过滤、矩阵分解、深度学习模型如DIN、DIEN等。
行业需求持续升温
现在但凡有点规模的互联网产品，几乎都离不开推荐系统。内容平台要留住用户，电商要提升转化，短视频要增加时长，全都依赖推荐效果。企业愿意花大价钱招人，也不奇怪了。
从招聘网站的数据看，一线大厂对推荐算法岗位的薪资普遍开到30K以上，资深岗位甚至达到60K+。即使在二线城市，经验丰富的工程师也能拿到有竞争力的待遇。
技术栈要求明确
入行推荐算法，通常需要掌握Python、SQL，熟悉TensorFlow或PyTorch框架。对数据敏感，能跑通从数据清洗到模型上线的完整流程，是基本功。
比如一个简单的召回流程可能长这样：
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 用户行为数据
user_item_matrix = pd.read_csv("user_behavior.csv")
# 计算相似度矩阵
similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
# 为用户U1推荐Top5相似物品
user_sim = similarity[0] # 假设U1是第一行
recommended_items = user_sim.argsort()[-6:-1][::-1]
print(recommended_items)当然，实际项目远比这复杂，还要考虑冷启动、多样性、实时性等问题。
未来不会被轻易替代
有人担心AI会取代算法工程师，但现实恰恰相反。大模型确实能辅助生成特征或优化目标，但整个推荐系统的架构设计、数据闭环、业务适配，依然需要人来把控。就像导航软件再智能，司机的经验和判断依然重要。
而且随着多模态内容兴起，图文、视频、直播混合推荐成为常态，对算法的理解能力和工程落地能力提出了更高要求。
转行入局有机会吗？
有不少做数据分析、后端开发的人，通过补足机器学习知识，成功转型推荐算法。网上有很多公开数据集，比如MovieLens、Amazon Reviews，动手跑几个项目，写进简历里，面试时就有话说。
关键是别光看理论，得动手。哪怕用Jupyter Notebook搭个简易推荐小系统，也能帮你理解真实场景中的问题。
推荐算法岗不是遥不可及的高岭之花，而是正在被越来越多产品需要的技术岗位。只要你愿意沉下心学，机会一直都在。