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详解字节跳动推荐系统6层架构

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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。


市面上分析推荐系统的人很多,真比较起课程深度与质量,那我还是推荐这门神秘超一线大厂 P9 专家主讲的《深入算法帝国三架马车》在线大专栏,不到 1 块钱的价格换来 15 讲丰富干货,个人觉得没啥好犹豫的,哪怕只是了解下也会有帮助。


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至于现任 P9 算法专家、神秘大咖千度老师到底是谁,是哪个厂的,这里先卖个关子。总之他的 Title 一定出乎你意料。他经常活跃在各大全球顶尖技术峰会,当你听课时,说不定还会收获“似曾相识”的惊喜。




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