在求职竞争白热化的当下，缺乏一份亮眼的大厂实习经历，似乎已经被许多人视为简历上的“硬伤”。但一批不走寻常路的求职者正在证明：找到并打造属于自己的“硬通货”，零实习背景同样可以敲开理想公司的大门。01 认知颠覆：大厂究竟在寻找什么样的人？大厂招聘的核心逻辑，往往被实习生头衔所掩盖。一位头部互联网公司的技术面试官透露：“我们不是在寻找‘实习经历收集者’，而是在寻找能创造性解决问题、有扎实沉淀和成长潜力的未来同事。”一份光鲜的实习经历只是能力的一种证明形式，而非能力本身。当缺乏这种形式时，关键在于能否提供其他同样有说服力的证明。那些零实习却成功入职的求职者，往往精准把握了招聘的本质——他们通过其他途...

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

从我身边的情况来看，实习和不实习差距真的很大。身边实习的基本都能去T0,T1级以上的大厂，工资起码55w。没去实习的，就只能去一些国企，小厂，工资还没有超过25w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...