笔试面试助手
高频题库 + 基于你的简历生成针对性面试问题（本地生成，数据不上传）
基于简历的针对性问题
还没有简历，先创建一份，再回来生成针对性问题
选中经历 → 生成 2 分钟口述稿
按 STAR 框架起草面试口头陈述初稿（本地生成），括号处需你补充真实细节
当前简历未识别出经历条目（需要「## 经历类章节」下的列表条目）
- 请做一个 2 分钟的自我介绍
- 为什么选择我们公司/这个岗位？
- 你最大的优点和缺点分别是什么？
- 描述一次你和团队成员产生分歧的经历，你是怎么处理的？
- 你未来 3~5 年的职业规划是什么？
- 你的期望薪资是多少？依据是什么？
- 你还有什么想问我们的？（反问环节）
按岗位方向练面经真题
共 3 题，来自站内原创面经高频问答大数据开发和后端开发怎么选？
大数据开发更偏数据链路（采集/清洗/建模/调度），技术栈以 SQL+Spark/Flink 为核心；后端偏业务服务。两者笔试算法题重合度高，可同时投递再按面试体验定向。
没有真实海量数据经验怎么办？
用公开数据集自建端到端项目：从数据接入、分层建模到可视化产出，重点讲清分层设计与口径治理思路——校招考察的是工程化思维而非数据规模本身。
数仓建模面试怎么准备？
掌握维度建模方法论（事实表/维度表、缓慢变化维、拉链表），并能用一个业务场景（订单/日志）从 ODS 到 ADS 完整推演分层设计。
面试准备好了？用 JD 匹配度分析检查简历与岗位的契合度
AI 模拟面试（对话式追问）即将上线，敬请期待
