本来已经准备去实习了，现在给我约面，这个时候了不太想面了，但是这个公司我不了解，也做过笔试，要是还不错就面下想问问。引流：腾讯，字节，美团，数码面试结束：叫我等hr，工作时间好像说是早九晚6

自我介绍（3min左右）看你最近的工作是和bootloader相关的，汽车后视镜相关的，从7.8到3.6s的改进是比较显著的，那你有没有比较以前的不同的机制主要耗时在哪几个地方我看你一直在写x86平台的操作系统，基本是从基础到操作系统的构建工作，这中间持续开发的过程中有没有不太好理解，或者阻塞的事情呢这个启动加载器，比如从bios启动那部分是怎么完成的，或者说bootloader部分你做了什么呢，平台是什么呢（最开始我是在bochs上完成的）你现在是在x86下完成的，有没有考虑过arm呢，因为armv8也是64位，有没有想过去做二者的比较呢（过程中提到了看过电源管理的源码），你看的电源管理是在...

一面 50分钟自我介绍数仓的数据怎么采集的，采集平台包括哪些组件以及组件具体都做什么为什么flume要把数据放到kafka中数仓分层设计从ODS到DWD都做了哪些ETL零点漂移问题你怎么解决的按照你的解决方案，如果数据漂移的时间很长，你需要计算的时候会出现误差怎么办你的数仓都包含了哪些维度为什么没有订单维度（维度退化）Spark 了解多少spark web UI 都了解哪些如果数据倾斜你怎么定位stage是怎么划分的宽窄依赖怎么区分数据倾斜的解决方案平时写代码用什么语言Java 的 hashmap 底层是怎么存储的，如果多线程并发访问 HashMap 怎么办HashTable 和 ConcurrentHashMap 为什么 ConcurrentHashMap 性能高一些SQL：TopN 问题，如果允许排序相同怎么做二面 30分钟自我介绍介绍一下你怎么设计的业务总线矩阵数仓怎么分层的事实表的设计过程，都包含了哪些类型的事实表四道SQL：a 表中存在 b 表中不存在的 id row_number 排序行转列（1,2,3,4 变成 1；2；3；4）记不住题目了，就是一个简单的聚合加开窗聊了一下实习相关的内容以及后续流程hr 面hr约面试的时候说是hr面但是进面试间的面试官应该是一个主管，一直拷打项目，然后就寄了

个人情况本硕均为双非。目前研二。小论文是神经网络做车道线检测的，SCI4区还在审，准备25年上半年出来实习。问题想找算法岗，因为我觉得开发岗我卷不过已经干了两三年的同龄人，应该差异化竞争，尽量去做研究生的活，大厂的算法岗干不成就去小厂。关键是什么算法岗？AIGC方面？自动驾驶？亦或者数据科学？？我选择什么比较好，实习我觉得很大程度决定我毕业的就业选择，而且我也需要准备实习的面试，所以必须要做决定，希望能得到各位前辈、各位大佬的指点。