🔥美的AI面试面经【热乎版】🔥首先家人们不必紧张，因为每个问题回答录制前都有无限的时间准备，而且每个问题有3次回答的机会，回答时间是4min，意味着你有充足的时间思考问题，也有机会选择重新来。✅面试构成：1、5个中文问题，主要是针对你的简历进行提问，都是围绕遇到什么问题、如何解决、有什么收获几个方面开展2、两个英文问题3、5个找规律的题目，时间是12分钟（我一开始以为12分钟有很多题，所以做得很快，有道题没想出来随便选了一个就提交，提交之后就不能回到上一道题，导致后来剩很多时间根本用不上）4、15道性格测评‼️面试完之后会有个面试反馈，大家可以留意一下⚠️中文题目：1、你在×××项目中主要...

大三，想找实习，有没有好心人帮我看看简历对自己个人水平没什么自信，搞科研基本都靠vibe coding，最近才开始刷力扣，有点害怕被hr拷问，在一个做cv的实验室里干了半年多，共一的论文基本上是学长的idea，我负责把学长口头说的idea实现在代码上（绝大部分代码是我实现的），其他的经历只能说尝试过，想找个算法或者开发岗，第一段实习以积累经验为主，由于还没有决定以后做什么，所以希望尝试更多的方向也可以给我一些建议，比如需要准备什么，推荐背什么八股之类，谢谢大家了！

hr好像都喜欢问别人值不值钱。

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...