顺丰科技前端

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...

27届想卷java 这个简历大三下能找到实习吗

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。

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...