推荐系统是人工智能和大数据技术的结合，旨在帮助用户在海量信息中找到他们感兴趣的内容。在推荐系统中，算法工程师需要了解以下方面的知识：

• 推荐系统的分类： 推荐系统可以分为基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于深度学习的推荐等等。

• 推荐系统的算法：推荐系统的算法包括但不限于协同过滤、基于内容的推荐算法、矩阵分解、深度学习、强化学习等。

• 推荐系统的评价指标：推荐系统的评价指标包括但不限于准确率、召回率、覆盖率、新颖性等。

• 推荐系统的实现：推荐系统需要考虑如何处理数据、如何处理用户行为、如何将算法落地等方面的实现问题。

在我的工作经历中，我有较多的推荐系统开发经验。在一个项目中，我们使用了基于协同过滤的推荐算法，将用户行为数据进行处理并提取出有用的特征，通过计算用户之间的相似度来实现个性化推荐。我们还在项目中使用了A/B测试来验证推荐效果，并不断进行优化改进。

除此之外，我还在自学和实践基于深度学习的推荐算法，如基于神经网络的推荐、自编码器、深度矩阵分解等算法。我相信随着推荐系统技术的不断发展，我们会看到更多更高效的算法被提出和应用，我也会一直保持学习和实践的态度，不断提升自己的推荐系统技术水平。