个性化推荐系统，简单来说就是根据每个人的偏好推荐他喜欢的物品。互联网发展到现在，推荐系统已经无处不在，在各行各业都得到普遍都应用。亚马逊号称 40% 的收入是来自个性化推荐系统的，淘宝的个性化推荐系统也带来非常大的收益，新闻媒体的个性化推荐系统典型的是今日头条。除此以外，直播平台给用户推荐喜欢的主播，金融网站给用户推荐需要的理财产品，社交网络给用户推荐大 V 或者其他朋友……越来越多的公司将推荐系统作为产品的标配。
随着深度学习技术的逐步成熟，推动了 AI 第三次浪潮的到来，纵观目前 AI 在互联网行业上的应用，有比较好的产品落地及商业化价值的应用主要有 7 个大方向：
语音识别
NLU 及 NLP
图像识别 (特别是人脸识别)
金融行业的信用评分和反欺诈
推荐系统
搜索系统
广告 (精准) 投放 (即计算广告)
在这 7 个大方向中，推荐，搜索，广告投放是互联网公司最普及也是最能产生现金流的三个方向。
广告投放自不用说，这是互联网最重要的变现手段，基本每个互联网公司都会利用广告来变现。
搜索是用户的主动需求，用户想要找什么东西，知道自己的需要，就会通过搜索来获取。而推荐代表的是用户的被动需求，当用户的需求不明确时，推荐就有了用武之地。
在这里，需要强调一点，其实推荐、搜索、广告精准投放都是机器学习驱动的系统，它们在技术体系上是一脉相承的，甚至在广义上讲它们是一样的。
首先，广告投放是将广告推送给可能会喜欢该广告的用户， 这样看的话，广告投放可以看成是一种推荐系统，只不过广告精准投放会将关注点放到广告上，希望将广告更好更精准的投放出去。
其次，推荐系统可以看成一个搜索过程，我们可以认为是将用户的历史行为的整体作为搜索关键词，通过推荐系统“搜索”出用户可能感兴趣的内容，只不过“搜索”过程是算法自动完成的，而不是用户输入关键词。
通过上面的分析，在更广的意义上，推荐、搜索、广告精准投放是一致的，它们在工程技术体系上也是类似的。
搜索、推荐在工程实现上都是分为召回和排序两个阶段，在实现算法上除了常用的机器学习算法，深度学习、强化学习等都在这三个领域得到了很好的应用。
随着移动互联网的深入发展及产品创新，目前这 3 个方向有更多更深入的交叉。
比如百度的搜索和广告基本是整合在一起的，用户输入关键词既能给出相关的搜索结果也会产生与关键词匹配的相关广告。
推荐和搜索结合在一起更是常用的产品策略，在用户无搜索结果时给用户推荐，在用户点击某个搜索结果时给用户推荐相关的结果，在用户输入搜索词不准确或者有错误时给用户推荐更好的搜索词。
随着信息流的发展，信息流整合了变现能力，在信息流推荐列表中插入广告是非常好的变现方式。
总之，推荐算法工程师是一个好的职业选择，可以从如下维度来说明。
（1）就业范围广、薪资高
从上面的介绍可以看到，推荐算法工程师可以无障碍的转搜索、广告精准投放，只要是互联网公司，都会有搜索、推荐、广告投放业务，所以择业面广。
从目前市面上的招聘信息来看，熟悉推荐算法的候选人是很吃香的，不仅容易找到好工作，并且薪资也是很高的。
（2）推荐算法与变现近，商业价值大
推荐系统是非常具备商业价值的，可以很容易为公司产生价值，所以说是离钱很近的方向，更不用说精准广告了。离钱近的业务往往也是公司的核心业务，最容易获取资源，受到老板的重视。
（3）技术门槛相对较高，可替代性不强
要想做一个好的推荐系统是很难的。涉及到数据收集、ETL，模型构建、模型训练，数据存储、接口服务、UI 展示等。
其中最大的挑战除了构建好的算法模型外，在工程上挑战性也是极大的，需要并行计算来训练模型, 需要大规模的数据存储读写, 同时推荐系统的服务接口需要具备高并发、可拓展、容错的能力。构建一个好的推荐系统需要非常多的组件来配合，构建一套完善齐备的推荐组件挑战是极大的, 推荐系统专家需要对所有这些方面都了解。所以门槛也是极高的， 毫不夸张地说，如果你精通推荐系统，你的职业前途会一片光明。
（4）研究领域广，足够深，挑战性大
从上一点我们知道推荐系统涉及面广，每个面都很复杂，可以做的很深，并且极富挑战性，也值得对技术有追求的人努力奋斗一辈子。
