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...

上周三约了字节的这周一晚上的面试，对应的hr加我微信了当时，第二天我就考虑了准备再做新项目转agent开发所以给这个hr说取消了，结果今天字节打电话问我为什么没有面试，这怎么办是不是面评完蛋了

有大佬能帮忙看看，简历还需要怎么改吗🥲🥲

一面约在下午三点，面试官上来自我介绍了一下，说是做底层驱动和系统方向的，然后直接开始问。整体节奏很快，基本上每个问题答完他都会继续追问，没有给你喘息的机会。八股问得不算多，但每道都往深里挖，答浅了他会直接说"你再想想"或者"还有呢"。项目聊了大概十五分钟，他对细节很感兴趣，问了不少实现层面的东西。最后手撕一道算法，难度中等，给了二十分钟。面完整个人是麻的。题目中断处理函数里能不能用 printf，为什么？如果一定要在中断里输出调试信息怎么办？volatile 和 const volatile 分别在什么场景下使用？volatile 能保证线程安全吗？讲一...