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...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

求大佬们拷打简历，投了好多简历了，基本上都没面

1、go语言中并发的关键字有哪些，sync包下面有什么2、go的调度模型3、go的协程和线程的区别4、协程是只有2kb的话，什么时候会扩容，无限扩容吗5、go的内存模型6、go的变量是在哪里分配的7、go语言有什么机制保证它是可以快速分配内存呢8、go的堆和栈各有什么结构9、tcp udp区别，各自适用什么场景10、tcp什么机制保证可靠性（校验和答得不太好）11、http常见返回码，一般含义是什么12、http header常见字段13、mysql 存储结构，有什么好处。14、假如你用了mysql，服务出错了，你会怎么解决15、除去最左匹配原则失效，还有什么场景会导致mysql索引失效呢16...