华勤技术数据开发 AI 面面经（10.10）

华勤技术数据开发岗 AI 面面经：七道主问题加层层追问，覆盖自我介绍、实习时长、入职初期心态与前 1~2 年规划、失败经历复盘，并深挖数据分布预校验里识别倾斜异常 Key 的指标，以及 AI 与人工代码质量对比看板的搭建过程。

联友科技数据开发面经（10.9）

联友科技数据开发面经：从实习职责与收获切入，深入数仓分层与 DWS/ADS 差异、主题层构建、客户画像标签模型的分层与技术栈选择，再考数据倾斜成因与加盐实现、Iceberg 与数据湖对比、建表的分区分桶实现、数据治理体系，以及大数据领域 AI Agent 的落地方向。

美团 AI 数据开发一面面经（9 月 23 日）：覆盖数仓主题划分、指标发布校验与偏差阈值、数据倾斜定位与加盐、Spark 性能优化与熔断告警策略，并深入 Iceberg 元数据与 Copy-on-Write、LSM-Tree，最后追问 Agent 落地、幻觉治理与效果验证。

欣旺达数据开发岗9月22日一面，问题从自我介绍与项目角色开始，覆盖数据规模、实时与离线、数仓分层、数据倾斜、数据治理方案、脏数据排查、数据血缘，以及实时数仓架构设计与数据缺失补数。

米哈游数据开发实习二面面经，面试时间8.15。围绕主题集市建设、指标波动评判、数据倾斜与资源调优、宽窄依赖、广播JOIN的适用与风险展开，并追问Agent相关经历、大模型微调认知，以及如何用AI工具落地一份全新数据开发需求的全流程。