莉莉丝游戏数据分析师的面试经验：‌面试流程与内容：‌面试通常包含自我介绍、‌针对实习和项目经历的深入提问、‌业务指标体系及思路的考察、‌数据处理和分析能力的评估等环节。‌具体可能包括A/Btest的配置流程、‌样本量计算、‌功能上线后的指标监控方式和具体指标等‌。‌游戏相关知识：‌面试官会询问应聘者平时玩的游戏、‌对特定游戏的看法，‌以及游戏内重要数据的识别和分析，‌如流失原因、‌付费表现影响因素等‌。‌综合能力与岗位匹配度：‌面试还会考察应聘者的优势、‌最近一年的目标及其为实现目标所做的努力，‌以及对游戏领域市场动态的了解等，‌以评估其与岗位的匹配度和潜力‌。‌ 莉莉丝游戏2026校招补招启...

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...