阿里系转正率超高1️⃣淘天:70%核心电商业务，稳定且需求大2️⃣阿里云:60%国内云计算龙头，技术岗位占90%，AI岗位占80%3️⃣菜鸟集团:70%物流业务扩张快，26届新开了菜鸟星人才计划，值得冲4️⃣国际数字商业:70%，海外电商增长猛（东南亚，欧洲）5️⃣饿了么70%:今年外卖战，招聘需求更多6️⃣高德50%:地图出行技术稳定，但算法要求较高7️⃣飞猪40%:机票，酒店，会员相关业务转正几率大8️⃣大文娱30%:文娱行业波动大HC少9️⃣盒马50%:门店数字化改造，生鲜供应链优...

美团还招这呢

在大数据处理的浪潮中，Apache Flink 无疑是当前最炙手可热的流式处理框架之一。它以低延迟、高吞吐量以及强大的容错能力，成为无数企业构建实时数据处理管道的首选工具。不管是实时日志分析、用户行为监控，还是金融交易的风控系统，Flink 都能游刃有余地应对海量数据的持续流入。然而，开发和维护一个高效的 Flink 程序绝非易事，尤其是在面对复杂的业务逻辑和动态变化的数据流时，调试和查看中间结果就显得尤为关键。想象一下，你辛辛苦苦写好了一套 Flink 程序，部署到集群上后却发现输出的结果和预期完全不符。数据丢失了？还是计算逻辑有偏差？又或者是某些算子在处理时遇到了瓶颈？这个时候，如果没有有...