推荐算法岗是否存在严重人才过剩?
关于推荐算法岗是否“严重人才过剩”，这是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。在我看来，与其说“人才过剩”，不如说 “优质人才稀缺”，而 “泛泛之才”可能面临竞争压力。
要深入理解这一点，我们得从几个层面来看：
1. 市场需求的广度与深度：
广度： 几乎所有面向C端的互联网产品，从电商、社交、内容平台到出行、游戏，都需要推荐系统来提升用户体验、增加留存和转化。这使得推荐算法的需求量非常大，从这个角度看，似乎岗位很多，人才需求旺盛。
深度： 然而，真正能做出“卓越”推荐系统的，需要的不仅仅是会调模型、跑数据的人。它涉及到对业务的深刻理解、对用户行为的敏锐洞察、对算法的创新能力、对工程实现的把控，以及在海量数据和高并发场景下解决实际问题的能力。这就好比，会写一行SQL和能设计一个高可用、低延迟的分布式数据库是天壤之别。
2. 人才供给的现状：
“入局门槛”的认知偏差： 随着深度学习的普及，许多机器学习、数据挖掘相关的课程和资源都包含了推荐系统的内容。这使得很多开发者和数据分析师，通过学习一些基础算法（如协同过滤、矩阵分解、FM、DNN等），觉得自己可以胜任推荐算法岗位。
“数据科学家”的泛化： 过去，“算法工程师”或“推荐算法工程师”是一个相对更垂直和专业的称谓。现在，“数据科学家”的帽子戴得越来越宽，很多岗位职责模糊，将数据分析、A/B测试、简单模型调优都归为“算法”。
Bootcamp与速成班： 市面上充斥着各种算法培训班，它们往往侧重于短期内掌握主流模型和工具，但很难培养出能够独立思考、解决复杂问题的能力。这导致了一批“懂皮毛”但缺乏深度实践经验的人才进入市场。
3. 岗位层级与能力要求的不匹配：
初级岗位： 对于初级推荐算法岗，确实存在一些竞争。很多求职者可能拥有不错的学历背景，但缺乏实际项目经验，或者经验比较浅显。这类岗位往往需要执行者，进行数据探索、特征工程、模型训练和评估。如果岗位数量增长速度跟不上，或者应聘者数量远超岗位数量，就容易产生“人才过剩”的观感。
中高级岗位： 一旦涉及更核心、更具挑战性的岗位，比如负责核心推荐策略的制定、探索新的算法模型、进行大规模AB测试的实验设计、解决冷启动/稀疏性等经典难题，或者需要深挖业务痛点并用算法解决，那么对人才的要求就陡然升高。
资深/专家级岗位： 能够引领技术方向、独立负责重大项目、在特定领域（如多目标优化、序列推荐、图推荐、实时推荐等）有深入研究和创新成果的顶尖人才，则 绝对是稀缺的。他们不仅懂算法，更懂产品、用户和业务，能将算法能力转化为实实在在的商业价值。
4. 行业发展带来的新挑战与机会：
多目标优化： 现代推荐系统不再只追求点击率，还需要考虑留存、多样性、公平性、用户满意度等多重目标，这给算法设计带来了新的复杂性。
实时性与动态性： 用户行为是实时变化的，推荐系统需要具备更强的实时响应能力和动态调整能力，这对工程化能力和算法的实时性提出了更高要求。
可解释性与鲁棒性： 随着监管的加强和对用户信任的重视，推荐系统的可解释性、公平性、鲁棒性越来越重要，这需要算法有更深的理论功底和更严谨的工程实践。
跨领域融合： 推荐系统开始与NLP、CV、强化学习等其他领域更紧密地结合，这需要推荐算法工程师具备更广阔的技术视野。
总结来说，推荐算法岗不存在“严重人才过剩”的说法，但存在一个明显的“技能鸿沟”和“能力断层”：
“泛泛之才” （掌握了基础模型，但缺乏对业务的深刻理解、工程实现能力和解决复杂问题的经验）在初级岗位上面临较大的竞争压力，可能感觉“过剩”。
“优质人才” （具备扎实的算法基础、丰富的实践经验、优秀的工程能力、对业务的深刻洞察和创新能力）在整个市场都是 极其抢手且供不应求 的。
如果你是一名求职者，想在推荐算法领域脱颖而出，我建议：
1. 深耕基础： 不要满足于调包，要理解算法背后的原理、数学基础和适用场景。
2. 注重实战： 积极参与项目，从数据探索、特征工程到模型上线、效果评估，全流程都要熟悉。特别是要积累解决实际问题的经验。
3. 拥抱业务： 真正理解你所服务的产品的业务目标和用户需求，思考算法如何为业务赋能。
4. 提升工程能力： 掌握至少一门主流编程语言（Python、Java/Scala），了解分布式系统、数据库、AB测试平台等工程化工具和流程。
5. 保持学习： 算法和技术发展日新月异，要持续关注最新的研究成果和行业动态。
6. 培养软技能： 良好的沟通能力、团队协作能力、问题分析和解决能力同样重要。
所以，与其担心“过剩”，不如思考如何成为那个 “不被过剩” 的人才。
要深入理解这一点，我们得从几个层面来看：
1. 市场需求的广度与深度：
广度： 几乎所有面向C端的互联网产品，从电商、社交、内容平台到出行、游戏，都需要推荐系统来提升用户体验、增加留存和转化。这使得推荐算法的需求量非常大，从这个角度看，似乎岗位很多，人才需求旺盛。
深度： 然而，真正能做出“卓越”推荐系统的，需要的不仅仅是会调模型、跑数据的人。它涉及到对业务的深刻理解、对用户行为的敏锐洞察、对算法的创新能力、对工程实现的把控，以及在海量数据和高并发场景下解决实际问题的能力。这就好比，会写一行SQL和能设计一个高可用、低延迟的分布式数据库是天壤之别。
2. 人才供给的现状：
“入局门槛”的认知偏差： 随着深度学习的普及，许多机器学习、数据挖掘相关的课程和资源都包含了推荐系统的内容。这使得很多开发者和数据分析师，通过学习一些基础算法（如协同过滤、矩阵分解、FM、DNN等），觉得自己可以胜任推荐算法岗位。
“数据科学家”的泛化： 过去，“算法工程师”或“推荐算法工程师”是一个相对更垂直和专业的称谓。现在，“数据科学家”的帽子戴得越来越宽，很多岗位职责模糊，将数据分析、A/B测试、简单模型调优都归为“算法”。
Bootcamp与速成班： 市面上充斥着各种算法培训班，它们往往侧重于短期内掌握主流模型和工具，但很难培养出能够独立思考、解决复杂问题的能力。这导致了一批“懂皮毛”但缺乏深度实践经验的人才进入市场。
3. 岗位层级与能力要求的不匹配：
初级岗位： 对于初级推荐算法岗，确实存在一些竞争。很多求职者可能拥有不错的学历背景，但缺乏实际项目经验，或者经验比较浅显。这类岗位往往需要执行者，进行数据探索、特征工程、模型训练和评估。如果岗位数量增长速度跟不上，或者应聘者数量远超岗位数量，就容易产生“人才过剩”的观感。
中高级岗位： 一旦涉及更核心、更具挑战性的岗位，比如负责核心推荐策略的制定、探索新的算法模型、进行大规模AB测试的实验设计、解决冷启动/稀疏性等经典难题，或者需要深挖业务痛点并用算法解决，那么对人才的要求就陡然升高。
资深/专家级岗位： 能够引领技术方向、独立负责重大项目、在特定领域（如多目标优化、序列推荐、图推荐、实时推荐等）有深入研究和创新成果的顶尖人才，则 绝对是稀缺的。他们不仅懂算法，更懂产品、用户和业务，能将算法能力转化为实实在在的商业价值。
4. 行业发展带来的新挑战与机会：
多目标优化： 现代推荐系统不再只追求点击率，还需要考虑留存、多样性、公平性、用户满意度等多重目标，这给算法设计带来了新的复杂性。
实时性与动态性： 用户行为是实时变化的，推荐系统需要具备更强的实时响应能力和动态调整能力，这对工程化能力和算法的实时性提出了更高要求。
可解释性与鲁棒性： 随着监管的加强和对用户信任的重视，推荐系统的可解释性、公平性、鲁棒性越来越重要，这需要算法有更深的理论功底和更严谨的工程实践。
跨领域融合： 推荐系统开始与NLP、CV、强化学习等其他领域更紧密地结合，这需要推荐算法工程师具备更广阔的技术视野。
总结来说，推荐算法岗不存在“严重人才过剩”的说法，但存在一个明显的“技能鸿沟”和“能力断层”：
“泛泛之才” （掌握了基础模型，但缺乏对业务的深刻理解、工程实现能力和解决复杂问题的经验）在初级岗位上面临较大的竞争压力，可能感觉“过剩”。
“优质人才” （具备扎实的算法基础、丰富的实践经验、优秀的工程能力、对业务的深刻洞察和创新能力）在整个市场都是 极其抢手且供不应求 的。
如果你是一名求职者，想在推荐算法领域脱颖而出，我建议：
1. 深耕基础： 不要满足于调包，要理解算法背后的原理、数学基础和适用场景。
2. 注重实战： 积极参与项目，从数据探索、特征工程到模型上线、效果评估，全流程都要熟悉。特别是要积累解决实际问题的经验。
3. 拥抱业务： 真正理解你所服务的产品的业务目标和用户需求，思考算法如何为业务赋能。
4. 提升工程能力： 掌握至少一门主流编程语言（Python、Java/Scala），了解分布式系统、数据库、AB测试平台等工程化工具和流程。
5. 保持学习： 算法和技术发展日新月异，要持续关注最新的研究成果和行业动态。
6. 培养软技能： 良好的沟通能力、团队协作能力、问题分析和解决能力同样重要。
所以，与其担心“过剩”，不如思考如何成为那个 “不被过剩” 的人才。
网友意见
过剩吗？为啥我看到公司里一直想招招不到？
我觉得不是过剩，而是自学，培训班，学校出来的很多人才不能满足工业界使用，主要是这几个点吧，学会了其实是质的提升。
会几个模型不够。很多初学者会把心思放在模型上，没毛病，但是只会那几个模型不够，你要懂方法之间的差别，理论上的和实践上的，你要知道如何对症下药，针对特定问题提出特定方案，别是nlp问题就bert，推荐系统就din，问问当前问题是否适合。
工程能力，看到有答主提到了，此处不赘述了，我把之前写的文章贴这里。
综合的解决问题能力，科研讲求创新性，企业不太需要，而且需要一个能分析好问题，提出短平快的解决方案，这个能力没想象中那么简单，问题是否定位清楚，点击率为什么下降，某些高质量内容为什么没有被推荐，是过滤了还是没召回等，然后是如何针对性解决，模型风险高，有没有别的更好的方案？
经验。额，这是一个和工作对应起来先有鸡还是先有蛋的问题，但的确如此，有经验的人往往见过一些问题，并且知道怎么解决，而不是还需要探索，他们知道的东西可能是你不知道自己不知道的东西。再者，尤其推荐系统，没有经历和有经历过差别太大了，有些坑压根就想不到，例如额，模型预测离线在线不一致的问题。
回过头，说过剩肯定有些问题，毕竟企业招人也难，问题是在于，现在新生人才和岗位需求不匹配，那么作为求职者，要做的就是多看看面经笔经的同时，了解工业界的一些方法，动手实践。
最后抛弃幻想，不要迷信什么一个月学会推荐系统之类的说法，尤其推荐系统，他是个系统，里面的东西太多了，召回随便说好多种方案，协同过滤在线的性能问题，冷启动问题，系统第一版本下的排序问题（没数据），都是大坑。
共勉。
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