1、自我介绍2、简历项目深挖3、数据聚合的方式4、etl开发的主要技术栈（八股文）5、python的常用数据类型的区别6、数据结构类型的查询的元素的时间复杂度（分情况而言）7、字典底层的哈希表，如何解决计算哈希值的时候，key值出现冲突问题8、python的gil9、numpy与pandas的向量化操作，性能为什么比python本身的循环快很多10、kafka的核心概念（组件）11、生产者、消费者：（1）kafka里面的消费者的关键概念是什么（2）一个主题有三个分区，现在消费者组有两个消费者，这时候是如何运行（3）两个消费者组在消费同一个主题的数据，在什么场景下会应用到（达到计数或者数据互不干扰）12、ai模型的使用以及认识13、反问