作为 qq 浏览器信息流推荐的算法工程师，日常工作可能包括以下内容：开发和优化推荐算法，如召回排序策略，深度学习、强化学习等，以提高信息流的推荐效果和用户体验。数据处理和分析，包括数据清洗、特征提取、数据可视化等，以支持算法开发和优化。构建和维护推荐系统，包括用户画像、内容管理、实时推荐等，以提高信息流的推荐精度和效率。根据业务需求，调研和应用新的技术和算法，以保持推荐系统的竞争力和创新性。常用技术栈可能包括 Python、Java、Scala、TensorFlow、PyTorch、Spark、Hadoop、MySQL、Redis 等。同时，熟悉推荐系统的评估指标和方法，如准确率、召回率、AUC 等。