决赛圈了家人们（日常实习选择）

听着窗外的风声，泡上一杯热茶，我们抛开那些焦虑的“35岁门槛”和“技术迭代恐慌”，像老朋友一样聊聊“大数据开发”这条路。作为一名在这个行业摸爬滚打过几年的“过来人”，我太理解那种站在庞大的技术栈面前，既兴奋又不知所措的感觉了。Hadoop、Spark、Flink、ClickHouse、Doris……这些名字像一座座大山，还没开始爬就让人觉得腿软。但其实，大数据开发的底色，不是“大”，而是“踏实”。它是关于如何稳稳当当地把海量的数据，变成能看懂的价值。如果你想在这个领域扎根，我想分享一些不仅关乎技术，更关乎心境的建议。一、 关于入门：别急着追逐“新潮”，先学会“慢”很多人刚入门时，恨不得一周学会...

百度健康，总包 n+5，base北京西二旗，llm的岗，做广告投放，内容推荐，用大模型结合搜推把，属于llm+搜推的，组里面新开的项目都是大模型的，团队规模15人左右工作强度：10-9-5 或更好点B站，总包n，搜索，流量生态部，base上海， 团队规模30-40人 ，了解的比较少，不过感觉业务比较核心，但是总包确实稍微少了点强度打卡满9小时，弹性，感觉强度不会很高百度orB站？

前言近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率AI 编码工具提升开发效率：借...

对不起各位，标题党了。最近几天都在找实习，今天下午面试了一个后端开发岗，一上来就叫我写力扣。有一个不会换了一道题写出来了，但是整体给面试官的感觉还是不太行，也深深知道了自己在这方面有很多欠缺。不出意外的话，今天下午面试应该是挂掉了。我现在有一个问题，想了想问大佬们。 我现在手上有一个51word的offer，它的方向是 自动驾驶仿真场景和AIGC ScenarioCopilot。但是我主要现在还是想找一个JAVA后端开发的日常实习，因为一直在学java。不知道该怎么选了，求大佬们支招。另外下面是我的简历，大佬们看看有没有需要修改的地方。学生管理系统就是苍穹外卖改版，当时都没学到redis，学完增删改查就开始投了。