友山科技咋样

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...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

春招约不到面试，太难受了

我看过一些面试反馈，有一个比较典型的现象：👉 有些人一面没问题，但到了二面，很快就被问住了而且往往不是不会，而是：👉 讲不深、讲不透、讲不下去二面和一面最大的区别在于：👉 不再考“你知道什么”，而是在看：👉 你做过的东西，能不能经得起推敲1️⃣ 项目不再是“讲”，而是“被拆”很多人准备项目的方式是：我做了什么用了什么技术达到了什么效果这些在一面是够用的。但二面通常会直接往下问：👉 细节比如：这个优化你为什么会想到？当时有没有其他方案？为什么不用？如果场景变化，这个方案还成立吗？有没有什么可以继续优化的地方？这类问题的核心不是难，而是：👉 你有没有真正思考过你做的东西很多人卡在这里的...