某大厂面试官：其实你简历上写的这些东西，其实我们都不感兴趣😅。某次反问环节，当我问到面试官“您对这个岗位的应聘者有什么期待？”，他沉默一会，叹了口气，开始了长达十分钟的输出——（以下是省流版）1.大厂看重面试者的潜力，而不只是经历匹配度。所谓“高潜人才”，必须要多进行思考，比如，这个任务的困难是什么，怎么做更好？为什么？大多数面试者问完面试官负责的业务之后就开始提下一个问题，其实你完全可以针对这个业务谈谈自己的理解，“我认为这个任务可以用xx方法去做”“这个业务的痛点是不是xxx？”，哪怕你的说法完全是错误的，面试官也能看到你的态度。2.自我介绍的时候，也要体现对公司的思考。面试之前，去查一...

真给我气笑了😄，我投了实习僧这么多简历，结果最后才发现是在线简历，不是附件简历，亏我一直盯着实习僧，投了被hr查看了结果看的是我的在线简历，我说之前怎么有一次滴滴的面试跟kpi一样感情是拿我在线简历面的结果我有19个简历被查看的机会都被我浪费了，从九月就开始投的在线简历真绷不住了，而且滴滴它娘的投的实习僧就相当于投官网，怪不得我投了30多个一直简历筛不过去，现在hr估计都不看我的了

为啥某大厂看完简历都愿意发我面试，很多其他小厂都不约我面试啊，虽然现在这个大厂面试肯定过不去，想着去中小厂先学习学习，为啥中小厂都已读不回啊

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...