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本人bg双2非科班，湖北人。目前华子和长存都已经发了offer。华子这边是终端bg的软件开发岗，根据薪资判断是13级。长存是系统开发岗，加班满36h才能那满加班费，但目前在网上找不到任何关于长存系统开发岗的帖子（问了HR说是最近才开始招校招生）。所以不知道该如何选择，想请友友们给点建议

经历了近一个月各大厂陆续开奖，期间有惊喜有顾虑，为了做出最好的选择反复纠结，可事实确实不会有在每一个方面都是最优秀的offer，只能是选择自己最想要的是什么，在收获了一个SSP，三个SP，四个白菜之后，还是选择留在深圳，加入TME此外还要特别表扬一下米哈游，hr和leader都特别用心，薪资的诚意和介绍业务的耐心都让我这个校招生感到很强的被接纳和归属感，最后还是因为base地，可能没那么有缘分，如果人生能开支线我也想去拯救世界网易也很好很有耐心很有诚意anyway，一切都是最好的选择，校招也只是起点，希望未来几年的自己回望现在不会感到后悔，牛友们共勉

实习第三天了，讲讲感受吧，mentor每天都会喊我一起去食堂吃饭，会给我推荐哪家的好吃，吃完饭还会等我，经常没事，会来问我有没有问题，有问题随时来找他。看到我就一个电脑分屏比较困难，还帮我安排了一个新的显示器，可以看下面的图，到现在都没给我派什么任务，让我先熟悉。反正，心里暖暖的

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...