搜狐 数据开发

来搜狐实习已经有一段时间啦 每天上班都超级幸福🥰💼【关于面试】自我介绍要紧扣岗位JD 1-2分钟突出相关经历和能力就可以啦简历项目会被深挖 得说清自己负责的部分、拿到的成果和遇到的挑战 最好能贴合运营岗的常见需求对岗位的理解要提前研究好JD 不光要知道“做什么” 还要能说说“怎么做”可以结合自己的经验来谈还有一些细节问题 比如工具技能、实习时长、到岗时间等 如实回答就好 面试官都很nice流程上，面完大概一周就收到了offer周四就顺利入职啦🏢【办公环境】坐标海淀搜狐媒体大厦 工位空间超大 每层都有茶水间 自助贩卖机+免费茶饮无限续 下午困了来杯冰美式直接原地复活B1层直通融科商场 干饭 逛街 看电影一条龙 中午不想点外卖下楼就能解决⏰【工作时间】实习生都是弹性打卡 9:00-9:30到岗都🉑 每天待够9小时就行 下午6点做完工作直接溜🎁【专属福利】明星扫楼yyds 几乎每周都有明星来扫楼 不定时发放奶茶 伴手礼等等 和明星近距离贴贴谁懂啊 节日活动也没断过 前一阵圣诞节还领了一堆周边小礼物 上班动力直接拉满总之在搜狐学到真东西还收获满满快乐 真的太值了准备冲搜狐实习的宝子们 大胆投 绝对不亏～

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

求内推，实验岗，销售岗，转行，都可以

哈喽大家，喵弟面经分享大厂的面试确实不一样，只能说顺子还是不赖的，好歹没算法一面 tl：23号投递 29号一面记忆不太清晰了 对手撕和场景题印象比较深1.实习与项目我看你项目中用到了zset做排行榜，那我现在要是有一千万个用户，该怎么办呢（回答的可以分积分段存，比如存下积分超过一定阈值的用户，或者直接类似于mysql，做一个分表存）zset底层结构讲一下，跳表的优点，为啥不用b+树呢mysql这块，如果有一个慢sql，你怎么办索引失效情况b+树相较于b树和哈希的优点是什么，为什么就选了b+树怎么保证缓存和数据库一致性（最后提到了消息队列）spring中设计模式的体现jvm中内存模型 八股涉及的...