又想在北京海淀区(西二旗这边)租房的小伙伴吗~

房补和餐补问题？这部分是算在薪资里的吗？还是额外发的？ b.是否有宿舍， 公司住宿可以住多少年？ 五险一金 1. 五险一金的比例和基数？ 2. 公司和个人的比例各是多少？ 3. 这个基数是最高的吗？ 4.是否有企业年金和补充医疗保险？调薪与晋升机制 1. 多久会有一次调薪？ 2. 晋升机制？晋升是通过什么方式晋升？多久会有一次晋升机会？是否有证书补贴或者专业序列，是否要下一线才能晋升

top1：pdd。绝对的no1，多多一年，人间十年，不过多多给的是真的到位，但是辛苦也是真的，拿多少钱干多少活在pdd不存在。只有最累，没有更累。top2：dw，xhs，jd，宇宙厂。这些工作强度极大，尤其是dw，有段时间更是超过了pdd，性价比极低。宇宙厂心累程度也是出了名的高！top3：ks，阿里，鹅厂，熊厂，团子。他们可以说是工作强度很大，性价比会高一点，但是同部门之间薪资对比的确不如pdd和xhs。以上排名只是一个综合评价，综合身心疲惫的程度。

这个简历，在boss投了二十多家了，没有安排一场面试，或者就是已读不回，现在做嵌入式门槛那么高了吗😴

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...