大数据就业方向

一、个人背景 & 求职动机简单介绍一下你的学习、项目经历。为什么想投我们这个车企岗位？为什么现在才开始集中找工作？（）对汽车行业、整车功能这块怎么看？二、项目经历深挖详细介绍一下你做的电网巡检运维智能化项目，你在里面负责什么？景程通这个项目主要做什么？用到了哪些技术？高并发、数据库优化这块你是怎么做的？毕设和实习主要做哪些开发工作？三、技术 & 能力考察你对整车功能、快充、续航这些汽车基础功能了解多少？能不能快速学习汽车行业相关知识？有没有做过智能体、大数据分析、模型维护相关工作？沟通能力和团队协作怎么体现？四、薪资 & 求职情况目前求职进度怎么样，投了哪些公司？期望薪资大概是多少？加班能接受吗？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.你提到自己部署过Deepseek的模型，具体的部署脚本流程你了解吗，还是仅作为执行方?2.你们有自己的GPU吗?3.为什么要自己部署语言模型，API其实并不贵?4.模型参数量对语言模型有什么影响?5.若要使用大参数量模型，如何解决其自由发挥的问题?6.在提示词方面你熟悉吗?通用情况下，如何通过提示词获得更高质量的回答?7.我们岗位要做多样场景的AI工具机器人(如服务器运维巡检、网络巡检、市场分析等AI应用开发)，你是否能接受?8.你知道什么是向量数据库吗(结合AI+RAG场景)?9.为什么需要用向量数据库?它解决了传统大模型的什么问题?10.若要做企业知识问答机器人，利用企业内部的Word、PDF文档实现检索增强，你会如何完成这个需求?11.文档存入向量数据库的中间流程是什么?12.你提到的向量化是embedding吗?一般怎么做embedding，你有实践过吗?13.如何判断RAG的召回质量是否符合期望?若不满足，可调整什么参数优化?14.向量相似度度量有哪些计算公式(算法)余弦相似度15.你有没有做过AIAgent(如工具调用相关)，可以介绍一下吗16.做意图识别时，如何确保LLM能根据用户输入准确识别要调用的工具?写prompt17，若工具数量较多(如10-20个)，每个工具都写描述和示例会让prompt过长，有没有其他解决办法18.若20个工具可分为3-4类，如何设计两层工具调用提升意图识别准确率?

（以上数据分析岗指的是偏技术测的数分，偏业务侧的数分面试的技术问题较为简单）1.sql题，基本的排序函数，日期函数，窗口函数如三种排序方法的区别；sql的执行顺序；数据倾斜的处理方法；查询最大登录天数的用户；宽表合并问题，三种合并函数去别2.八股，Hadoop组件的作用；ETL的流程；数据分层的作用，这里一般和实习业务结合起来考；数据校验工作；数据同步3.八股：数仓维度建模理论，数仓建模三范式，大数据中小文件的处理；如何提升SQL查询效率

这个能去吗有含金量吗想问下