算法帝国：今日头条、抖音推荐算法原理全文详解

这两天，一个学弟向我诉苦：“人在外包两年多了，不知道以后的出路在哪里。想进字节那样的大厂，又不知道该朝哪个方向努力，挺迷茫的。”

相信最近很多人都有这个感受：行业越来越卷，大厂的门槛也越来越高。究其本质，是互联网发展进入收缩期，垂直细分领域增加，对工程师的能力要求，水涨船高了。

看看字节的岗位 JD 你就懂了，大厂现在紧缺的，不是一抓一大把的 Java 开发工程师，而是对推荐算法、广告算法引擎等核心业务系统，有丰富开发经验的高阶程序员。

算法工程师的平均月薪是 34K，作为平均薪资最高的技术岗位，算法岗有多香，搞技术的都懂。而算法岗的复杂程度，也不是轻易就能胜任的。

说白了，Google、Baidu 赖以生存的搜索引擎，抖音、头条引以为傲的推荐系统，广点通等平台主流的“印钞机器”广告引擎，这背后的算法逻辑，数据分析科学和机器学习原理，才是最值得工程师深入研究的风口。

但是，这些和大厂核心业务挂钩的主流系统，通常都非常复杂。

淘宝、抖音、美团头条推荐系统的基础架构

就拿字节跳动的推荐系统来说，架构层面包含数据排序层、融合过滤层、召回层、数据存储层、计算平台层、数据源等。这其中，不仅涉及多种算法逻辑，还关系到数据处理相关作业，用开发工程师的思维进行理解，确实会比较困难。

况且，各个大厂都有自家的技术沉淀，所构建的系统和实现逻辑也截然不同，比如：

• 同样是搜索引擎，Google 和 Baidu 的实现方式有什么区别？
• 今日头条、抖音，和淘宝、天猫的推荐系统，差异在哪？
• 作为一名开发工程师，需要掌握哪些必备算法知识？

其实，有关推荐系统、广告系统和搜索系统的探讨，都是这两年才开始热起来的。这类较新的复杂系统，恕我直言，仅仅靠网上的学习资料很难真正理解。有句话叫万事开头难，如果你也想提升这一块的技术能力，与其冒着树立错误认知的风险，还不如找个靠谱的大咖带领学习。

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