面试时间：2025.09面试部门：用增timeline：09.23一面，次日挂一面（1h）面试官介绍业务自我介绍+实习经历介绍如何评判数据质量的好坏数仓建模理论介绍说一下你认为的数仓建模理论中最重要的三个点数仓分层是怎么做的sql场景题：用户信息（视频信息）/视频信息（kafka）/用户浏览/点赞日志（log）设计数仓分层，有哪几层，每一层有哪些表 b. 计算指标：各城市用户浏览/点赞情况 c. 如果大量user_id=0，是否会有数据倾斜，如何判断并定位数据倾斜，如何解决数据倾斜 d. sql实现加盐方式（扩容+打散）本来还要做一道算法，时间不够了，就问了下mr shuffle的排序方式，然...

突然就收到了库洛的oc，很快的谈薪，很快的逼签，好像自己的去向突然就决定了，确实是自己很喜欢的方向，但当突然做决定的时候还是患得患失的。无法评判，选择无关绝对的好坏，只是在不同赛道里，偏向了更贴合自己的那一个。滴滴美团固然是不错的选择，但二次元领域的适配感，是自己更看重的。毕竟谁也没法预判未来，与其顾虑三五年后可能在互联网面对枯燥业务、深夜加班时的遗憾，不如遵从当下的心意——至少这份对领域的喜欢，是此刻最确定的东西。这种患得患失大概就是成长里的选择题后遗症吧。毕竟没有哪条路能提前看到终点，本就没有标准答案。但反过来想，能在年轻的时候选择一份“提起就会眼睛发亮”的工作，已经比很多在迷茫中打转的人幸运多了。就算以后真的会有遗憾，至少此刻的热情是真的，为热爱拼一次的勇气，也绝不会是白费的。最后祝大家都能签到理想的工作，爽拿offer！

前言首先要明确一个概念，市面上招聘的AI开发工程师、大模型应用开发工程师、大模型集成工程师，基本上跟底层大模型训练没啥关系，都是基于大模型做一些落地项目。大部分同学对AI项目开发都是一片茫然，仅仅只是听到各大厂商在不断迭代自己的模型能力，仿佛大模型只能做个聊天工具。市面上真正结合AI并有业务价值的项目少之又少，大部分都是些简单的RAG项目等等。其实对于大部分程序员而言，向AI方向靠拢肯定是一个正确的规划。AI的能力发展到现在主要的落地方向有很多，但能让JavaBoy接触到的也不多，根据当下最流行的项目。总结下来大体可以分成这几类：1、智能助手 & 智能客服，这类项目入门最简单，含金量也...