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...

【个人背景】双非ACMer，大四才艰难拿到区域赛铜，十一月份退役后开始转战Java后端。【学习与项目历程】（项目是边投简历边更新）起初跟风做了苍穹外卖和黑马点评，然后学了微服务后将单体点评项目拆分为微服务架构，并加了几个分布式事务这种功能，最后写了个经典的rpc框架轮子项目把外卖顶掉，八股的话现在背的已经很熟练了。【面试复盘】（十二月份开始投简历，根据时间排序）目前投递反馈越来越差，心态有点崩：简单一点科技：拿到Offer拒了（团队规模太小，担心技术成长）。有赞 / 海致星图：一面挂（感觉八股背得不够深，场景项目题被问懵）。幂律科技：二面挂（反馈实习期短/不稳定，面试经验不足被发现我不想转正）。百望云：三面中（秋招岗位终面需要线下面试，正在纠结）。【目前的困惑】最近一周SSOB上几乎没有面试邀约，感觉简历被卡得厉害（大概？）。是不是我的项目太典了？双非大四现在找实习是不是已经太晚了？应该直接准备春招吗？没有实习春招真能找到合适的工作吗？百望hr给我说线下面试通过率75%，我怕过去一趟被一脚踢死。。。导致又没有offer又没有money起初我是想赶紧找到一份实习填充一下简历，然后春招再升级，现在感觉gg了。

用友打算干到3月份开学，之后冲击中大厂暑期实习，想知道这份简历能不能达到大厂暑期门槛

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...