前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

这个简历能找到春招吗😓

🎓学历背景：专科👨‍💻意向职位：结构工程师助理

柠檬微趣一面1.自我介绍2.hashmap底层原理，是否是线程安全的3.不安全应该使用什么4.currenthashmap原理，线程不安全的情况 这块一致追问 答的不太好5.多个线程写一个日志文件，怎么保证并发安全（不太会）6.jvm内存结构7.垃圾回收 怎么确定回收哪些垃圾8.多线程使用场景9.常见的gcroots10.网络分层结构11.tcp和udp区别12.tcp概念问了一大堆13.https了解吗 具体说一下 也是说了一大堆14.mysql索引15.b+树 为什么不用红黑树 b+树的查询效率 推导一下总结：一直问，不会就想，偶尔会给一个反馈，没问实习，没问项目，纯纯八股🍋【柠檬微趣2...