比亚迪 账号异常请联系管理员

投递了很多，给面的比想象中少非常多，第一周就三个面试，感觉有还比较KPI，整体没有什么意思，希望下周可以好一点京东（约的最后一个面试，感觉之前面试已经有人选了）1：拷打实验室项目2：拷打百度项目3：如何执行动态代码的（Java）4：场景题，给你两个机器，进行负载均衡，一个60%，一个40%，如何操作半个多小时结束，无算法，后续显示流程挂（10-20）亿规模量化1：为什么选择量化2：找工作看重什么3：实习过程中怎么协调的4：你最有成就感的事情第一次投量化，面的第一个量化公司，下周还有一个规模大一点量化的面试。这周这个公司比较奇怪，笔试完先hr面再技术面，星期五好像打电话过来，然后被我手机当作骚扰...

这种要去吗？

其实不少人这么干的1.面试尽量约到晚上，和实习不冲突2.上班期间，没啥事，也可以准备准备3.要是面试的有些问题不知道，可以记录下来，第二天找同事问问，就学到了4.上班期间没事的时候，看看代码，顺便问问同事，代码的架构，用到的技术看具体怎么写的等等

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...