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在大学期间，我的主要精力都投入在提高绩点和参加各类比赛上。直到去年保研后，我才开始考虑实习问题。幸运的是，我成功进入了一互联网中厂，从事大数据开发相关的实习工作。入职前，我天真地以为大数据开发只是简单地搭建集群、上传数据，然后在客户端如 Databricks 上直接写 SQL 就可以了。然而，刚入职不久，我被分配到了一个数据管道项目，完全没有准备好，感觉自己一下子傻了。目前我刚入职，仍然在理清这个数据管道的整体架构和工作流程。因此，我有几个问题想请教各位大佬：1.大数据开发的真正工作内容是什么？ 在生产环境中，通常会涉及哪些具体的工作任务？像我现在做的数据管道项目属于哪一种大数据开发工作？2.如果我简化这个数据管道项目并将其总结成自己的个人项目， 这样做是否对未来找实习或工作有所帮助？3.我在学习过程中感到困惑的一点是， 大数据开发似乎更多是学习各种组件的使用和建模思路，而缺乏像后端开发那样的成就感。后端项目往往比较清晰，改动后端代码或页面时，可以立刻看到效果。然而，从大多数分享贴上，大数据开发更多是写 SQL，框架已经帮我们处理了很多事情，自己想做大刀阔斧的改动也很困难。4.为什么互联网上从来没有数据管道这种项目，是没必要吗？#你觉得实习只能是打杂吗？##实习生活中那些难忘的瞬间##数据人offer决赛圈怎么选##大数据##互联网##大厂##java##数据人的面试交流地#引流：字节，腾讯，阿里，美团，滴滴，快手，blibli

影石insta360的面试过程注重技术能力和项目经验的考察，‌同时关注应聘者的个人素质和职业发展意愿。‌面试通常包括自我介绍、‌针对简历和自我介绍进行提问、‌技术或专业相关问题、‌以及个人职业发展意愿的探讨。‌自我介绍：‌应聘者需要对自己的背景、‌技能和经验进行简要介绍。‌简历和项目提问：‌面试官会根据简历和自我介绍中的内容，‌深入提问相关项目和经验，‌包括电路原理、‌设计项目思路等。‌技术或专业问题：‌根据职位需求，‌可能会涉及具体的技术或专业知识问题，‌如硬件设计、‌软件测试等。‌个人职业发展：‌面试官也会关注应聘者的职业规划和发展意愿，‌以及对应聘职位的理解和期望。‌‌营销急缺！不限学校...

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