字节跳动-Data-数据分析一面面经

想问一下字节的dataleap后端开发实习怎么样，打算去实习了，我看这边部门是数据开发？进去是不是干数开的话啊

去年投的腾讯图形学岗，当时了解不多投着玩的也没想过能过啥的，学习过程中觉得自己还是更适合前端或者TA之类的工作，然后一直忘记改简历了就丢在那了。今天突然收到云架构平台部的后台开发面试邀请，面试官还特意留言游戏渲染性能组件研发，但全网能找到这个岗位的经验和面经好少，而且有也是关于存储啥的，后天第一次面试完全不知道该准备什么，对这个岗位也了解不多，手头连对应的项目也没有，感觉像从简历池拿来凑kpi的，有点慌

想找AI infra相关岗位，在学校做了两个跟AI infra相关横向，简历有哪些不足，能找哪些岗位

起因是我前几天收到了一家ai独角兽公司的offer，他们说他们是学习palantir的fde模式，然后我好奇就去搜了一下palantir 这家公司可以说是美国AI圈炙手可热的AI明星，各大AI公司，包括openai纷纷效仿，美国FDE岗位的需求迅速增长palantir主营AI数据中台治理业务，企业大模型服务商，曾为美国国防部服务，在击毙本拉登的行动中一举成名，此后一直是美股中的一颗明星。随着AI的不断融资扩张，各大AI公司必定会不断向AI落地应用转型，以寻求稳定盈利，当今ai公司的第一需求已从研发出更厉害的ai向活下去，让技术可落地，可盈利改变，不能落地应用不能盈利的AI注定只是空中楼阁，而palantir模式为各大ai公司提供了一个AI落地的模板--本体论-FDE模式，AI前沿部署工程师（做出一个公司的产品模型（本体），让工程师去客户现场开发，现场解决业务问题，做定制化开发，现场开发的解决方案沉淀成一个可复用的模板，融进本体中，在另一个客户使用的时候可以直接复用，这就是美国目前火爆的Palantir模式各位是否觉得这种模式很熟悉，这不就是我们这里交付工程师和解决方案的职责吗，中国的软件公司一直在用的模式。但是欧美之前软件行业一直强调的是标准化，所以saas行业一度十分流行，只卖产品，不卖定制化服务，但随着ai时代的到来，美版saas的服务体系跟不上ai公司产品的快速迭代，所以演变出了FDE这个岗位由此影响到国内，我认为在各大企业都在寻求AI落地的背景下，国内未来的AI行业的交付和解决方案工程师需求会是一个新的增长点，并且未来发展尚可，该岗位需要的能力是：技术能力，现场沟通能力，需求挖掘能力，对个人的综合素质要求比较高，而且在未来也会有一定的人脉积累而且交付，售前，解决方案类岗位对比开发算法来说对学历和技术要求并不高，也不是很卷，唯一是起薪可能偏低，需要频繁出差，擅长与客户沟通非常适合学历一般有技术背景且擅长交际，想从事销售的小伙伴，且可以直接产生利润，有些公司还会给你一些回款提成作为薪资的一部分