哎，真的心累了，一面二面好不容易都过了，而且印象好像还挺不错的，三面也准备的比较完善了。结果不幸的事情还是发生了，我感觉我能回答的已经很全面到位了，虽然能感觉到大leader应该是非技术出身的，但是有一些奇奇怪怪的问题我是真的有些无奈。自我介绍项目介绍你的项目使用了Paimon，那Spark，Hive这些与Paimon有什么区别为什么使用Paimon，有什么优点实习的时候，你学了什么新技术呢那你说一下离线作业的优化方法Spark参数怎么调？那么除了上面的你说的这些优化，像Hive，Spark或者数据湖这些分布式架构，他们共有的导致数据慢的问题有什么呢？你了解AI的实现技术架构吗？那你认为怎么用...

研发卷，10道选择题 + 3道编程题，选择题基本上都是AI/大模型相关：RAG、大模型等等，最近做笔试基本上都是AI相关的了， 大家还是提前多刷刷AI的知识吧 编程题： T1. 风不吹雨 操作 1 是把  变成 ，最多用  次；操作 2 是减 ，最多用  次。每个位置每种操作最多做一次，两种可以同时做，求最小元素和。 一个比较显然的结论：如果同时做两种操作，先除后减一定不差于先减后除（因为除法会把减掉的量也砍半）。所以同时做两种操作的减少量就是 ，其中 。 然后注意到操作 2 对每个元素的减少量都是 ，跟选哪个元素无关。所以操作 2 直接贡献  的减少量。操作 1 的减少量取决于选哪些元素，贪...