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...

目前只有携程、美团、蚂蚁、阿里给了笔试，个人体感算法题都称不上难，纯粹就是拿算法竞赛里面的、别人不会专门去学的知识点卡人，非常没意思，而且像腾讯字节这种顶级大厂都已经完全不看笔试了，笔试完全就是为了合理刷人存在的，但如果真要刷人，笔试强也救不了简历拉胯、面试表现差，真的是越来越没意义。

真的感觉现在的笔试就是在筛选老实人。就正常你去刷题，感觉根本就做不过这些互联网大厂的笔试题，因为整个难度实在是非常太大了。

自我介绍都没有，一上来就问实习介绍一下实习中的难点（深入拷打，觉得这个你这个方案不行巴拉巴拉）八股服务发现的原理（不会，我技术栈没写spring cloud啊，哭）java中的几种引用类型，分别有什么应用场景了解java中哪些锁使用到了哪个锁手撕：重排链表更新 0323 已挂