大佬们，本人27届双非本目前还在找实习，JAVA开发，陆陆续续一周多了，小厂有两个比较远的，一个远程实习，还有一个比较大的外包那种。现在很困惑，不知道该怎么选offer小厂实习大部分都离学校很远，有一家甚至说接触到底层代码的机会不多。然后还有一个东软好处是离学校很近，但是是外包，名声不好的这种。总结疑惑：第一段实习需要避开外包和进去干杂活的小厂吗？（怕实习去了没产出）如果实在找不到了，直接准备中厂，没有实习经历能进去吗？（怕没有实习经历，找不到大一点公司的实习）

🔥滴滴一二三面 技术面 面经后端最近结束了滴滴的面试，三轮技术面问得超细致❗️整理了完整面经和思路分享给大家👇——————🧩一面 60min•RocketMQ vs Kafka 区别（设计理念/吞吐/延迟）•Redis性能核心：内存+I/O多路复用原理•Redis数据结构选型场景实战•MySQL与Redis一致性方案（旁路缓存策略）•协程原理剖析：Goroutine底层调度模型•Lua脚本实现原子库存扣减•MySQL索引优化与B+树优势•防超卖方案：分布式锁+库存校验•算法：搜索旋转排序数组（二分变形）——————🧩二面 60min•List遍历删除的坑（迭代器失效问题）•MySQL索...

一面： 1.实习经历追问，数仓建设流程 ，为什么要设计各个层2.spark的任务调度流程，spark的数据量级3.spark的性能优化经验？4.如何定位任务失败？有哪些原因？分别应该怎么处理5.对于数据治理的理解，在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用？你是怎么使用的？6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现，举例，并给出你的优化方案7.如何去保障数据的质量？数据标准你是如何制定的？8.为什么源数据存在mongoDB？9.了解agent么？大致讲一下agent的工作原理，mcp和functioncalls的区别是什么？10.是否参与过模型的微调？agent的数据具体如何处理？数据增强那一块是怎么做的？手撕：拓扑排序，leetcode hot100课程表的变形 medium难度

在大学时光里，实习 Offer 的吸引力与课堂点名的约束力时常碰撞。若为一份含金量高、与专业契合度强的实习逃课，那是在为职业发展抢跑，是将课堂知识转化为实践能力的关键一步，值得；但要是为了普通实习而逃掉核心专业课，那便是丢了西瓜捡芝麻，得不偿失。我们得权衡实习的价值与课程的重要性，毕竟扎实的学识是长远发展的根基，而优质的实习是学识变现的桥梁，唯有两者合理统筹，这场 “赌博” 的胜率才会向我们倾斜。