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字节跳动 | 机器学习与推荐算法工程师培养计划

happy科研 • 6 天前 • 11 次点击  

真诚地给大家推荐一个《机器学习与推荐算法工程师培养计划》,非常适合基础薄弱的萌新学习,某大厂的算法leader担任主讲老师,是我目前见过的讲解推荐算法最系统、最正宗的课程了。

 

这个学习计划精选多个工业级机器学习与个性化推荐实训项目,承诺不满意、不想学全额退款,并当天到账,目前在AI圈子里已经得到好几位大佬推荐了。

 

这里不得不提的是,课程讲师夏老师,我的一位多年好友,具备10年算法从业经验的大佬,国内985高校本科,国外CS top10院校博士毕业,从2010年就开始从事算法相关工作,现任某顶级大厂推荐算法leader,年薪200W。

 

他的牛逼事迹是:累计面试过超2000多位算法工程师,并曾带团队从零搭建出一套推荐系统,目前仍在每年给公司稳定带来百亿级营收。

 

有这样一位圈内顶级大佬,给你做技术路上的引路人,你还担心自己学不到业界最前沿,最实战的推荐算法技术?

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推荐理由:这是市面上唯一一门真正实现算法和工程兼备的推荐算法课。

 

众所周知,相比CV、NLP而言,推荐算法有一个显著特点,就是对工程的涉及面会更加广和深。

 

除了Shell,Hive Sql,Spark,Git这些必须掌握的工程框架/组件外,推荐算法工程师还需要掌握online和offline的数据流,以及召回,排序这几个阶段所涉及到的工程知识和代码能力。

 

一句话来总结,就是不仅要做得了算法研究,还要能玩得转工程实现。只有业务场景能实际落地,这样才能给企业带来真实的业绩。

 

而反观市面上的推荐算法课程,普遍存在重算法,轻工程的问题。诚然,在之前推荐算法的面试非常注重算法的考察,熟悉算法在面试上占据很多优势,但是当你入职后,你会发现,推荐算法工程师如果不懂工程,在工作中将寸步难行,毕竟推荐算法工程师,首先得是一名工程师,其次才是推荐算法工程师。

 

你需要对业务本身需求、来源数据、处理结果、工程效率等很多方面都有一定了解,这样才能统筹安排开发节奏,控制成本,创造最大收益。

 

所以,现在面试官对于AI人才的考核,工程能力与算法能力都非常看重。

 

课程设置这块,我深入了解了一下,课程面向就业,企业需要什么样人才,就做什么样的内容。

 

我把课程所涉及到的知识点,做了一个思维导图,如下,可以看到从最基础的Python、数学,大数据开发,再到机器学习算法各模型,这套课程几乎涉及了推荐算法的方方面面,可以说是非常全面了。


(推荐算法工程师养成路径)


首先算法方面,整套课程用大量篇章对推荐算法的各个模型,进行了细致入微的讲解,从模型原理到模型实践,都会全面、透彻、清晰给大家讲到,这些内容基本也是面试必考,工作必用。

 

其次,在工程方面,为了避免让学员成为只能通过面试,不能参与实际工作的水货,这套课程还会对推荐算法所需要的工程能力进行专门讲解。

 

课程开篇会讲Python开发,这个是为了照顾没有该语言基础的同学,Python是推荐算法工程师最常用的编程语言,所以Python语言是必须掌握的;

 

第四部分讲大数据开发,一个好的算法模型一定是基于大量数据训练基础之上的,所以大数据的相关知识也是这行的必备技能;

 

最后还要通过9个真实企业项目的实训,要让大家在真实项目的训练中,体验到这些知识点是如何应用实践的,真正做到融会贯通,成为一名算法和工程两开花的推荐算法工程师。

 

课程面向就业,旨在短时间内帮助即将毕业的学生快速就业,拿到令人心动的大厂offer,目前已经帮助100多位同学拿到满意offer了。

 

需要的注意的是:这个培养计划不是要帮你入门推荐算法,而是直接帮你入行,成为一名推荐算法工程师,学完拿到25k~50k的推荐算法offer,基本不在话下。

 

讲师牛逼,价格却公道,业界良心,非常适合那些刚毕业没有积蓄,或者工作才一两年,积蓄不太多的朋友。我这还有5个1000元优惠名额(报名时提及一下我的名字)如果有意学习,未来打算从事推荐相关工作,这门课很值得一学,可以扫码预约一下。

 

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一些其他对你有用的信息:

 

近些年,AI方向由于薪资高,以及职业生涯长,吸引了不少人转型,但是朝哪个方向转,这是一个关键问题。

 

众所周知,AI目前在工业界的应用主要分三个方向:CV、NLP、推荐算法,三个方向对应不同的职业前景。从直观的技术炫酷维度来看,三者依次递减,而从商业价值维度来看,依次递增:

 

1、CV:落地变现场景非常有限,除了在安防、支付领域听说过有不错的落地,其他诸如无人车等场景,还在0到1的进程中。

 

2、NLP:在工业界有一定价值,语音、OCR、人机交互都对NLP有大量应用,但是NLP却很难直接大规模创造价值,更多是作为一种附属能力,结合其他算法为一个系统提供能力支撑。

 

3、推荐算法:当前AI中变现能力最强的方向,没有之一。无论是目前火热的头条系产品(抖音、今日头条),还是阿里系(淘宝、天猫),百度(广告推荐),腾讯(微信、QQ),乃至手机行业(应用市场)都依赖推荐系统带来商业价值。

 

举个例子,2019 年阿里千人千面系统,促成了天猫“双11”2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能,使平台整体的转化率提升 1%,就能在 2684 亿成交额的基础上,再增加 26.84 亿。这就是推荐工程师最牛的地方,也是它支撑起百万年薪的原因。

目前月活前3000的APP,有80%都有推荐服务,其中商业化服务的比例可能不到10%,大多都以自建为主,这里面有庞大的人才缺口。

在接下来的10年里,推荐算法还有很多场景、很多价值会被工业界进一步挖掘,在短暂的几年里,从薪资和职业前景考虑,相比NLP和CV,推荐搜索和计算广告,职业生涯会更长,是普通打工人最值得入坑的AI方向,研究人与人之间的互动永远不会过时。
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