【字节】飞书业务应用--数仓开发招聘专场！

🌟 关于我们：从企业服务视角中，围绕「业」「财」「人」中的「人」事管理，基于飞书People 的全域业务流程，提供完备的数据体系，方便客户更好的理解和使用「人」才数据。
🌟 Peop 数仓的技术挑战和亮点
除了大数据常规挑战之外，People 数据场景的技术挑战在于:
📌People业务逻辑复杂性高，需要打通核心人事，招聘，薪酬，绩效，假勤等多个业务领域，业务流程数据复杂
📌People数据治理的复杂性高、数据应用场景复杂性高、数据安全合规的复杂性高
📌People数据部署的复杂性，不仅有SaaS化部署和私有化部署(On-Premise)，还有全球化部署；

#字节跳动##大数据#
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标准结局
不过大厂的面试确实比小厂能学到更多
肖先生~：大一点得到公司面试更能学到点东西
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03-19 10:57
已编辑
百度_Java后端开发(实习员工)
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03-31 22:05
广西大学 算法工程师
吉利科技 大模型应用开发 二面
感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...
AI-Agent面试实战...
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