推荐系统岗位是人工智能领域中专注于构建和优化个性化推荐算法及系统的专业技术岗位，其职责涵盖算法设计、系统开发、数据挖掘及系统运维等多个方面。以下是具体说明：

一、核心职责

算法设计与开发

负责推荐算法（如协同过滤、深度学习模型）的研发与优化，提升推荐准确性和系统性能。

系统架构设计

设计推荐系统的整体架构，包括数据流处理、召回排序模块、冷启动策略等，确保系统可扩展性和稳定性。

数据挖掘与特征工程

通过用户行为数据（浏览、购买、搜索等）进行特征提取与分析，构建用户画像以支持精准推荐。

系统部署与运维

负责推荐系统的部署、测试、监控及故障排查，保障系统高可用性和实时性。

二、主要应用场景

电商领域：

个性化商品推荐、购物车优化；

互联网平台：新闻资讯推荐、视频内容分发；

社交网络：好友推荐、兴趣社群构建。

三、技能要求

技术栈：

Python、Java、C++等编程语言，熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）及分布式计算技术；

数学基础：

微积分、线性代数等，用于算法优化与模型训练；

系统能力：

具备Linux环境开发经验，熟悉分布式系统（如Hadoop、Spark）及高性能计算技术。

四、职业发展路径

推荐系统工程师可向数据科学家、算法研究员或系统架构师方向发展，需不断跟进技术前沿（如大模型、强化学习）以提升竞争力。