這兩天，一個學弟向我訴苦：“人在外包兩年多了，不知道以后的出路在哪里，想進位元組那樣的大廠，又不知道該朝哪個方向努力，挺迷茫的，”

相信最近很多人都有這個感受：行業越來越卷，大廠的門檻也越來越高，究其本質，是互聯網發展進入收縮期，垂直細分領域增加，對工程師的能力要求，水漲船高了，

看看位元組的崗位 JD 你就懂了，大廠現在緊缺的，不是一抓一大把的 Java 開發工程師，而是對推薦演算法、廣告演算法引擎等核心業務系統，有豐富開發經驗的高階程式員，

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演算法工程師的平均月薪是 34K，作為平均薪資最高的技術崗位，演算法崗有多香，搞技術的都懂，而演算法崗的復雜程度，也不是輕易就能勝任的，

說白了，Google、Baidu 賴以生存的搜索引擎，抖音、頭條引以為傲的推薦系統，廣點通等平臺主流的“印鈔機器”廣告引擎，這背后的演算法邏輯，資料分析科學和機器學習原理，才是最值得工程師深入研究的風口，

但是，這些和大廠核心業務掛鉤的主流系統，通常都非常復雜，

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淘寶、抖音、美團頭條推薦系統的基礎架構

就拿位元組跳動的推薦系統來說，架構層面包含資料排序層、融合過濾層、召回層、資料存盤層、計算平臺層、資料源等，這其中，不僅涉及多種演算法邏輯，還關系到資料處理相關作業，用開發工程師的思維進行理解，確實會比較困難，

況且，各個大廠都有自家的技術沉淀，所構建的系統和實作邏輯也截然不同，比如：

其實，有關推薦系統、廣告系統和搜索系統的探討，都是這兩年才開始熱起來的，這類較新的復雜系統，恕我直言，僅僅靠網上的學習資料很難真正理解，有句話叫萬事開頭難，如果你也想提升這一塊的技術能力，與其冒著樹立錯誤認知的風險，還不如找個靠譜的大咖帶領學習，

市面上分析演算法的人很多，真比較起課程深度與質量，那我還是推薦這門神秘超一線大廠1500道的2021LeetCode演算法刷題pdf筆記

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