攒人品攒人品攒人品没手撕总体体验很佳，莫辜负  —oc咯timeline：0920一二面0922 补笔试0924 补测评1008 三面1009 oc一二面合体（hr+技术双打）  hr20min：常规hr问题  技术：    实习拷打10min    任务修改数据流切换怎么做？    数据源整合策略都有什么，你用什么？    数据治理一般会设计什么指标去监控？    维度表和事实表的区别？    spark调优，代码层面手段有哪些？    数据上线的验证标准？    分布式存储机制？    用flink从kafka里获取数据的方式？    数据分层？    维度建模的设计流程？    flink查维度数据的分布式缓存？    MR调优？    保证一个ETL任务正常运行的关键监控点？  之后二位面试官又混合双打聊了会 总计1h三面    没问实习，拷打了15min的科研项目（算法相关）    之后聊天聊了20min over，全程没有数开相关的问题    

不知道是哪个地点的，问的好细啊，不知道还以为在面大厂，之前以为会很水来着

项目介绍-传统MPC规划算法在机械臂动态避障方面的应用。原话抄录：    -这样吧 我问你一个研一就应该知道的最基础的问题：            1. CNN 和 Transformer的区别        2. 自监督 和 强化学习的区别    -春江水暖鸭先知（指企业在AI方面积极投入）    -每个人的认知应该是主动的去寻求，不是说岗位需要什么你就准备什么，你应该有自主学习，不断学习的能力。    -当然 这跟实验室的氛围也是有关系的，不怪你。    -你已经打断我很多次了。： 对不起自身局限性太大了，不断地反思，一是未来属于AI, 一是我是菜逼，要接受，挨打要立正。不知道这件事对人生轨迹的选择到底有多大的影响，过一段时间多多看看吧。