字节喜欢技术型人才，会就着你的项目挖“how”挖得很深，会问技术实现细节，你要做好你的一个回答被下钻 5-8层的心理准备。最近非常重视Al，如果你调过 prompt、搭过 agent，请你主动表述，大加分!喜欢能推动事儿，或者说能释放压迫感的人。这点在面试中很容易被观察到，不需要笑，直视对方，简单直接阐述观点。不会的问题也冷静，直接说需要思考就行。

#牛友故事会#领导是中午加的，人是晚上社死的，完全不知道小群里面还有领导，我还一个劲的去问领导姓名，本来只是抱着加一下同事方便后续工作开展，总不能有事就加别人多不礼貌，一般通过的都会自报家门，没有的话我自己说出自己的名字对方也会说出，到领导这里就不一样了，完全不知道他是领导，我还一个劲的去问，结果对方直接不搭理了。巨尴尬！！！！

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...