【官方JD】1、协助建设全站的基础数据能力，提供丰富、稳定的短视频社区公共基础数据，探索更多数据能力的增量价值；2、支持快手主站各类数据专题体系的建设，通过数据+算法+产品，赋能业务，提供全链路、可分析、可复用的数据能力，提供更直观、更具分析指导性的产品化能力。任职要求1、25届及以后毕业的本科或研究生，能够连续实习5个月及以上，每周能保证全勤者优先；2、计算机、大数据相关专业；3、熟悉Hadoop数据体系，擅长实时或离线计算的实施优化；4、有数据仓库或者PB级数据处理经验的优先。【人话版本】北京hc，一定要能保证实习5个月以上；最好计算机和大数据相关专业，熟练SQL写法；后端方向、数分方向的勿扰！！！；需要掌握Spark、Hadoop原理，如果有PB级别处理经验更优；简历请投：**********

美国都让步了，HR什么时候给我发offer？美国都让步了，HR什么时候给我发offer？美国都让步了，HR什么时候给我发offer？。。。。。投了上百份简历杳无音讯，临近毕业真的焦虑死了，面试时感觉永远达不到自己的满意程度爸妈电话里的不用担心，朋友嘴巴里的加油是压不住心中的烦躁，每天都在怀疑自己。5月的天，一天更比一天火热，我有预感我的offer一定会来的毕竟连最顽固的关税壁垒都能打破！

👋个人背景：科班9本港三水硕，大三一段小厂java后端实习。项目黑马点评魔改 + raft kv👏offer1：OPPO后端开发，大方向是OPPO内置应用的后端开发，toC商业化方向的东西（广告blabla...），具体不知道啥业务入职统一分配。💯offer2：滴滴大数据架构引擎，OLAP相关🌱其他流程：阿里云智能风后Java研发，今天下午二面，toB AI业务研发。华为ICT，等二面，toB做AI应用研发。两个offer转正率都很高，主要纠结的是：以后到底是走大数据基架还是业务研发。下面是我对两个方向浅薄的理解，还请各位大佬指正。基架好处：技术门槛高，更多关注一两个小的技术领域（比如Flink Hadoop），更稳定，ai取代可能小坏处：做客服，关注性能增长（从80做到90分）而不是解决新的问题。秋招岗位更少。业务开发好处：技术广度更大，更注重解决现实问题（从0做到60分），岗位更多。坏处：门槛更低，更卷，可能更容易被AI或者后面的卷王取代。  

本人去年五月份开始决定从算法转java开发，在此之前毫无java基础，纯零基础转码，斩获10+offer，其中有京东、华为、携程等大厂和众多中小厂，附下准备时间线和准备方法。 6-7月 一整个月时间高强度集中刷力扣hot100，弄懂所有数据结构。7-10月 b站某课程集中学习后端知识，按照时间先后顺序分别为java基础、SpringMVC（时间紧可不看）、mysql数据库、JVM、高并发、redis（可结合项目学习redis，把项目整理进简历中，我会在后续介绍入门项目的选择），消息队列可以从项目经历中学习。‼️到这已经完全够找一份大厂实习了，这边强烈推荐配合javaguide背诵八股准备实习。...