美团HR面挂……

在实习的“landing”期，我面临了一个过渡阶段，既要快速适应新的工作环境，又要尽快掌握相关的工作内容和技能。这个时期对我来说既充满挑战，也充满机遇。首先，我意识到，适应公司的文化和团队氛围是至关重要的。刚开始，我花了一些时间去了解公司内部的流程、工具以及与同事们的沟通方式。我主动向经验丰富的同事请教，尽量多参与团队讨论，学会从他们的反馈中汲取经验，避免重复犯错。其次，我注重了自我学习和时间管理。工作中，我会主动进行任务拆解，设定每天的小目标，确保自己在规定的时间内完成任务。虽然刚开始做事可能会有些慢，但通过不断的实践，我逐渐提升了效率，也对工作内容有了更深的理解。最重要的是，保持积极的心态...

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

为什么我连一个实习都找不到啊！！找了两个星期，屁都没有！！

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...