在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

核心工作体验1. 节奏与强度：一线开发岗节奏最快，需求迭代紧，加班是常态（但多数大厂已规范加班制度，非无意义耗时长）；资深技术/架构岗更重设计和方案，加班频次低但精神压力大，需对技术方向和系统稳定性负责；管理岗则兼顾技术和团队，更多是跨部门沟通、排期协调。2. 工作内容：很少做重复的基础编码，多是高并发、高可用的核心业务模块或技术基建，接触的业务场景大、数据量多，能接触到行业前沿的技术框架和解决方案，纯“搬砖”的工作会被标准化/自动化工具替代。3. 协作模式：流程高度体系化，从需求评审、开发、测试、上线到复盘，有明确的规范，跨团队协作多（比如和产品、测试、算法、运维配合），沟通成本高但效率有保障，每个人都是项目中的一个环节，注重团队配合而非个人单打独斗。4. 晋升与考核：有清晰的技术晋升通道（如阿里P序列、腾讯T序列），考核以结果为导向（业务价值、技术产出、团队贡献），35岁的职业瓶颈在大厂更明显，但只要有核心产出（比如负责过核心项目、做出技术突破），晋升和留任的机会远大于中小公司。大厂的核心优势（对程序员发展最有价值的点）1. 技术与资源优势：能接触到海量的用户和数据，有充足的技术预算做架构升级、技术调研，不用为“缺服务器、缺人力”发愁，适合深耕技术、积累高难度项目经验，为后续做架构师、资深专家打基础。2. 职业背书强：大厂的工作经历是行业内的“硬背书”，后续无论是内部晋升、跳槽到其他大厂/中小公司做技术管理，还是创业，都有更多话语权和机会，薪资溢价也更明显。3. 体系化的成长：有完善的技术培训、新人导师、技术分享体系，身边的同事多是名校/大厂背景的技术高手，“内卷”的同时也是互相学习，能快速提升技术视野和解决问题的能力。4. 薪资与福利：整体薪资（基本工资+绩效+年终奖+股票）远高于行业平均水平，福利体系完善（五险一金按最高比例交、补充医疗、餐补、班车等），尤其是资深技术和管理岗，股票分红是重要的收入组成。主要挑战（贴合技术岗的职业痛点）1. 竞争与淘汰压力：大厂实行“末位淘汰”或“绩效分级”，团队内竞争激烈，尤其是一线开发岗，若长期没有核心产出，容易被年轻程序员替代，35岁左右若未晋升到资深技术或管理岗，会面临明显的职业焦虑。2. 个人话语权有限：大厂的业务和技术方向由高层定，一线开发甚至资深技术岗，更多是执行层面，很难按照自己的想法做技术探索，创新空间会受业务需求限制。3. 工作与生活平衡难：一线开发岗为了赶项目、保上线，加班是常态，容易忽略生活和身体；即使是资深技术岗，也需要随时响应线上问题，工作的“边界感”弱。4. 技术深耕的局限性：为了适配业务快速迭代，大厂程序员多是“精通某一细分技术模块”，而非“全栈式精通”，若长期做单一业务，技术视野可能会被局限在公司的技术体系内。简单说，大厂对程序员而言，是“加速器”也是“过滤器”：能快速提升你的技术和职业高度，但也会用高节奏和高竞争，筛选出真正有核心能力、能适配发展的人，这也正好贴合你之前看到的“35岁瓶颈不是干不动，而是能力是否匹配年龄”的行业共识。

📍面试公司：腾娱互动🕐面试时间：26.1.23💻面试岗位：AI游戏应用研究❓面试问题： 1.自我介绍 2.说一说简历里的一个游戏demo 3.说说sql数据库的一些基本操作 4.说说之前在腾讯实习期间做了什么 5. 说一个最喜欢的游戏，并对其进行拆解，好的地方，不好地方，有哪些是AI可以用上的🙌面试感想： 后续顺利通过了，发了笔试题，笔试题涉及一个系统的开发（第一次见）。但后续感觉面试官（也就是入职后的直接主管）的态度不太友好，整体感觉很mean，觉得之后进去上班肯定很压抑，然后就没有推进后续流程了

另外现在0实习是应该想办法找一个小厂实习还是编一个实习再去春招呢。后端 java 实在学不进去了🥲