随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

其实第三题我前几天刷到过，但是看了个大概，没做...

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...