你好啊，我是雨飞，见字如面。

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算法岗位，也没想象的那么好啊

作为一名工作多年的算法工程师，目前在做一些 LLM 和推荐系统相结合方向的探索，来分享些自己的心得。

整体来说，还是和公司有关系，比较大的公司可能不同的岗位分工粒度更细一些。比如只做粗排、只做精排的算法模型。有的公司可能也需要你去对接产品经理的需求，然后做一些后端模型上线的服务。

不过，从整体上来讲，大致分为下面几个方面，第一个就是对算法模型的优化。这个主要可以分为对特征的处理、调整，或者对模型结构的修改。一般都是离线训练下模型看看结果如何，效果好的话就会上线做 AB 实验。

第二个，就是阅读一些最新或者和自己方向相关的论文，反正自己创新是很难的，那就不如找找开源的内容看看能不能复制下。这个一般就是 arxiv 和 github，这两个经常去的地方了。

下面就是我使用 arxiv 的截图，正常情况下，1-2 天搜搜一次看看就好，现在 LLM、RAG 方向的论文质量确实一般，工业落地来讲还是很难的。

下面是我在 github 上经常关注的一个方向，就是最近比较飙升的开源项目，这个缺点就是里面的项目太多，而且有很多非 LLM、推荐相关的项目。整体来说，2-3 天看一次吧。另外有一些是从论文找到一些开源的代码。

第三个，就是会和产品对接一些业务侧的需求，比如推荐页要加一个新的功能，或者要新增一组对照实验。有的时候产品的需求定义并不清晰，就还需要找数据、运营的一些朋友去继续沟通，这些也需要占据一定的时间。

总结上面的内容，一天的基本内容可以总结成：

早上，开组会，介绍下昨天做了什么，今天计划做什么。

打开电脑看看昨天跑的模型有没有跑完，有的会配置短信通知，出结果了就看看结果咋样。如果有 AB 实验的时候，到时间了就去分析下实验数据。

搜索最新的论文和代码情况。

中午，吃饭，休息。

下午，根据上午的情况，考虑是写代码还是修修 bug，最近在做提示词工程的时候也很多，在反复测试提示词的效果。

晚上，吃饭，休息。

找个空闲的机器，把模型跑上，看看论文，写写提示词，回家。

好啦，我写完了，欢迎点赞，留下你的名字，祝，万事顺利?。

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