TapTap数开实习一面

想找大数据开发的，但是收到了大数据工程师-日常实习，工作内容是图像视频音频的处理吧，这样去了对秋招和后面春招有多大帮助呀。没有一开始找算法方向的是我觉得自己够不着，现在拿到这个实习人懵了原标题：一个中大厂的日常实习对往后的秋招甚至春招有多少帮助

1.自我介绍2.能理解为你的项目就是对指标和标签做一个规范整理吗?3.你在切换标签的时候如何保障数据质量?4.你在实习过程中有遇到过数据倾斜的情况吗?你是如何解决的?5.标签存储用的是什么数据库?6.用Doris存储主要是为了加快查询，你有遇到过下游报表查数慢但不是数据倾斜的情况吗?你是如何解决的?7.两道Sql:(1)很简单;(2)找出那些有5个下属的经理id及其名称。8.能实习多久?实验室有要求出勤吗?base地能否接受?9.面试官介绍部门业务线。10.反问环节。

1. 前言大多数公司都在做大模型应用+大模型工具去提升自己业务效率（可能也是因为大老板想做出一些价值，因此在各业务投入agent去使用），我们这期讲一下大模型与数据开发如何去结合去落地，大模型和数据开发是如何相辅相成，以及解释为什么到今天语兴也觉得数据最为重要的原因，感兴趣同学想了解更多细节可以加下星球，星球有5套不同业务的大模型项目，并提供完整代码、业务逻辑、产品方案、简历模板，皆可用于面试。2. 工作流agent解释：ai agent也叫人工智能代理，是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。智能体像人一样，它有记忆、有逻辑分析能力、有任务拆解能力、问题的拆解能力和最后综合回来统一...

1.自我介绍2.你学数学为什么想做数据开发？3.介绍一下实习期间的工作？4.实习期间团队规模？主要的业务是什么？5.接受实习期间最有难度的项目？6.你是怎么对接需求的？怎么做到前端的看板？7.有没有过直接处理数据源的经历？还是所有的数据对你来说都已经落到 hive 表了8.有考虑过数仓分层设计吗？9.你对于业务域和公共层的划分有了解吗？10.在实习过程中遇到数据倾斜情况吗？怎么处理？11.数据倾斜的主要原因是什么？12. mapreduce 了解过吗？大概介绍一下。13. spark 有学习过吗？spark 如何划分 stage?14. 介绍一下星型模型和雪花模型15.实习过程中最大的收获16.未来的职业规划17.sql 手撕：用户互相关注18.如何优化这个任务