《推薦算法工程師培養計劃》

原創

2020-06-30 03:04

推薦作爲人工智能領域最爲重要的分支，人才需求量在最近幾年也一直不斷地增加。只要有海量數據的地方，必然就有推薦的需求，因爲信息的過濾是AI時代每個人的剛需。所以從某種意義來講，千人千面，個性化是AI帶來的最大的變革。所有這些我們其實每天都在體會：

刷抖音，每天能刷到自己喜歡的視頻，很難停下來...
刷頭條，經常能收到自己感興趣的話題...
逛淘寶，經常推薦感興趣的商品，不得不買買買...
百度一下、經常看到跟自己興趣相關的廣告...
社交網絡平臺，經常能夠推薦跟自己興趣類似的朋友....
線上的因材施教...
還有其他數不勝數的應用...

我們可以說，推薦是AI領域最接地氣的落地場景，需求大、業務場景多、同時易於落地。但這不代表推薦技術已經很成熟，反而變得越來越具有挑戰。這種挑戰更多來自於數據的多樣性以及數據量。舉個例子，如果要做一款基於社交的內容推薦，則需要考慮的點非常多：1. 如何處理內容中可能存在的文本、圖片、視頻的數據？2. 如何把社交網絡信息考慮進來？3. 如果做用戶建模？如果處理冷啓動問題？4. 如何處理數據量大的問題？如果處理用戶興趣改變的問題？

隨着問題變得越來越複雜，市場對推薦人才的要求也逐步在提高。鑑於這種市場趨勢，貪心學院重磅推出《新一代推薦算法工程師培養計劃》訓練營。我們希望培養的人是：針對於複雜的業務問題，有能力去分解，並且隨心所欲地設計出合理解決方案的AI人才，而不是僅僅掌握協同過濾等基本知識。