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推荐算法工程师知识清单

推荐算法工程师应该掌握的技能清单，分成理论(推公式)，落地(上线)，迭代(AB测试)，沉淀(形成总结/文档)四个方面，供您参考～

本清单的主要形式为

• 先列出一个信息流推荐算法工程师需要掌握的大知识点，作为目录
• 在这个目录链接的子页面下，列出相关问题及参考资料

理论

• 基础学科：线性代数,微积分,统计学,信息论
• 算法模型：热榜，CF，LR，FM，树模型，深度学习，强化学习
• 机器学习：优化算法，Embedding，正则

落地

• 上线过程：数据清洗，特征工程，模型训练，在线serving
• 系统工程：推荐工程架构
• 大数据：Spark，数据存储
• 编程语言：JAVA，C++，python，sql，shell
• 框架工具：TensorFlow

迭代

• 实验结果：数据可视化，AB测试
• 用户研究：badcase分析

沉淀

• 论文书写，专利书写
• ppt展示