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...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

0实习，什么都没有，一问三不知简历如下求建议，算法什么的也不懂

前言在开始分享具体的面试题之前，我想先给这份面经定个调，我更愿意称之为“方向”。它不是什么万能宝典，而是专门写给这样一群人（基础可以，算法不行）的：学历背景扎实： 公立一本毕业，双证齐全（学信网可查，硬门槛）身份纯粹： 校招赛道，应届生身份基础过关： 已经熟悉一门编程语言（无论Java、C++、Python还是Go，或者其它，只要不是邪门语言），具备最基本的开发素养计算机素养： 具备基本的计算机功底——哪怕你不是科班出身。比如我自己就是数学专业，像数据结构、操作系统、网络这些核心素养，都是靠自学补上的；如果你是科班出身，那这一条本该就是你的本能 写这份面经之前，得先提一个人——栗栗姐（...