不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...

从11月中hr完到1月多还未开奖，中途也没怎么催，只是耐心等待，后面字节开了，想催一下快手开，这几天打了十几次电话都没人接，也发了好多次短信，没人理，结果我去官网点结束流程，结果直接就挂了[捂脸R][捂脸R][捂脸R][捂脸R]本来对快手还是抱有不少期待的，面试聊的都挺好，方向也和字节一样，在0offer的时候无比渴望快手能发，这一个多月轮询快手状态得七八十次了，最后还是挂了之前搜了非常多次：快手的录用评估会挂吗？现在终于有了答案，会挂的

双9硕，大模型算法，总包170w-200w。很有诚意，无签字费。已接。

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...