科大讯飞秋招

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...

昨天点名时候，她没有听到，然后后面她直接上去说我到了然后这个老师认识我，之前大二参加她的实验室，打比赛还拿过奖我给她说了这个老师认识我的，点名就举手就行，结果。。。。。。。。因为实在找不到人了，昨天就只能找到个女生幸好班导没有较真儿，搪塞过去了他问我有没有出去实习，5月份我有问过这个事情昨天我差点以为要回家了这2天开始做事儿了，下周就元旦了，离期末1-20，没几天了，保佑我

1h10min1.自我介绍2.项目问题3.设计类问题4.如何设计钱包系统 这部分讨论了很久 如何进行一些性能优化啥的 表结构设计啥的5.日常工作相关 能不能抗压啥的6.反问