工行笔试系统跟剑冢一样

自我介绍实习（20min）负责哪块工作怎么用的DDD（5min）为什么要用DDD实体、值对象、聚合根是怎么考虑的后续的扩展怎么评判做的工作和优化是有效的？基础mysql索引需要建索引的场景where 的地方都要建吗kafka、pulsar区别如何保证消息不丢为什么用 pulsar消息堆积有处理过吗kafka 什么时候会触发 rebalanceAIAI 开发工具开发工具的区别AI 在工作中的占比为什么是这样的占比？有积累一些AI经验吗如果把经验累积起来你觉得这个占比会改变吗平时如何跟AI对话的举一个跟AI对话解决实际问题的例子吧AI给了哪些方案你用了哪个？是怎么描述给它这个问题的泛聊平时怎么学习...

26届民办本有一段小厂实习，现在发消息都没有回的，有没有大佬指点一下

下周开始我要白天上班偷产出晚上下班练算法有空就去学 ai五月我要进大厂

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...