米哈游2023春招持续进行中！！

整体的感受还是拆分四个板块吧 1.个人成长-目前业务也在快速扩张期，有很多空白板块可以继续进行搭建，所以在背靠跨境的业务的同时也是可以积累非常可视化的经验，数据分析，项目管理，团队管理，绩效达成落地方案，都是必须需要掌握的技能 2.工作氛围-没有PUA也没有精神内耗，团队偏年轻化领导接近一线业务，没有精神鸿沟的同时具有亲和力的，下班时间和同事相处十分融洽，所以从整体感受来讲会比较轻松 3.福利待遇-位置在四海城附近整体周围的基础设施还是比较齐全，附近大型商场，免费下午茶 4.思维转变-从怕犯错再到勇于去尝试，只要在shein能够有想法且方案足够落地，即使会有踩坑，环境上大家还是比较包容，且结果...

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

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...