前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

啥意思大哥

第一个月，误闯天家，觉得自己很废物，每天都是emo到谷底第二个月，好像自己会一点了但是工作的思路不对应该先完成需求，再掌握模块的整体框架，再学习整个项目第三个月  世界就是草台班子

前段时间赶一篇网络架构改进的论文，自己辛苦写了底稿，实验数据、核心论证都是亲自完成的，想着最后让AI帮忙润色一下语言，让表达更流畅、更“学术”一点，应该很安全。于是我把文章丢给AI，生成结果看起来确实行文更流畅了，术语也更规范了，我大致读了一遍，没发现明显的问题，就直接提交了。审核也顺利通过了，直到我根据返回的修改意见，重新细读自己的论文时，才突然看到一段大写了一个我从未听起来的原文里也没有的架构，顿时吓出一身冷汗。