一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

目前0实习，感觉现在必须要整个实习了，希望各位大佬能给我一些建议，谢谢大家简历还有那些问题吗

全部是92硕士研究生学历

我自己没在大厂上过班，但从朋友和网上的分享来看，大厂的生活大概是这样的：每天早上打卡，地铁或共享单车准时出发。办公室环境很现代，设备齐全，咖啡、零食、健身房什么都有。流程化很强，代码评审、需求评审、日报、周会……每一环都有标准化的规范，大家都很专业，但也略显规整。工作节奏快，有明确目标和绩效考核，项目推进有条理，但加班在某些阶段难免。好的一点是，技术氛围浓厚，同事水平普遍高，学习机会多，也容易接触到前沿技术和大型项目架构。总的来说，大厂是一种“高效率、高规范、高压力、高成长”的组合体。如果适应得了这种节奏，成长和资源都很丰厚；不适应，也可能觉得束缚感大。