前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

啥意思大哥

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

1. 先做个自我介绍您好，我是XXX，目前就读于XXX大学XXX专业。在校期间对Java开发产生了浓厚兴趣，系统学习了后端开发技术。技术栈方面，掌握Java核心技术、Spring全家桶、MySQL、Redis等。熟悉微服务架构，用过Spring Cloud的Nacos、Gateway、OpenFeign等组件。项目经验上，我独立开发过电商系统和在线教育平台。在电商项目中实现了商品管理、订单处理、秒杀等功能，处理过高并发场景的优化问题。在线教育平台实现了课程管理、视频播放、在线支付等模块。学习方法是理论结合实践，遇到问题会查阅官方文档和源码。平时关注技术社区，保持学习的习惯。希望能加入观妙科技，...