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...

25届刚工作8个月，boss没人搭理，伪装3年试试水，还是没人搭理

再过一个礼拜就三月份了，想问问大佬们知道大厂暑期实习大概什么时候结束招人，以及最晚什么时候入职吗？年前问了位字节hr，感觉字节会好早结束暑期招聘啊，不知道其他大厂的情况现在大厂这么卷的尿性，岂不是七月中旬就开秋招提前批了？

哈啰后端一面 2026-2-26 1你对 HashMap 底层有了解，介绍一下 2什么情况下红黑树会退化为链表？为什么大于 8 变红黑树，小于 6 变链表？ 3说一下 ConcurrentHashMap 和 HashMap 的区别 4为什么 1.7 用 ReentrantLock，1.8 用 synchronized？ 5讲一下 synchronized 原理，锁升级原理 6锁只能升级，可以降级吗？ 7说一下 synchronized 和 ReentrantLock 的区别 8讲一讲线程池核心参数和内存泄漏问题 9实际项目中用到过线程池吗？规划线程池了吗？ 10讲讲 CAS 原理和 ABA 问...