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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...

投了7、8天简历了，都没什么后文

简历求拷打，投了好几个月，各种各样的岗位都试过，什么消息都没有

字节跳动 27 届暑期实习研发岗火热招聘中⚠️⚠️⚠️有转正机会！base 地：北京 深圳 上海欢迎了解具体岗位职责信息一、部门介绍移动 OS 部门主要做ai+智能硬件的结合，作为中台支持 PICO、以及自研豆包ai手机助手、ola friend豆包耳机等等。（一）Base Platform：为产品提供技术底座（二）系统优化：主h要聚焦于功耗性能稳定性优化方向（三）w：ola friend豆包耳机团队（四）PICO UI：支持pico团队的工作（五）PICO FOUNDATION: 主要支持pico基建相关的工作（六）豆包手机助手的camera 影像团队二、岗位类别 BSP / 驱动开发系统性...