字节的意向书大概多久会发啊？😰

果果牛遇见果果羊我是一名普通家庭都算不上的小牛，高考结束得知家中有一笔负债，上大学的学费都是助学贷款支付的。彼时，我在高考的时候体重已经飙升到98kg。大一一次偶然的英语课分组，我和ta分到了一组里，由于往日种种，ta和ta的舍友在班级掀起了一阵互相拍丑照制作表情包，在班级群里玩的风潮。（好怀念这种感觉，大学不似大学，班里大部分同学跟高中一样互相玩耍）而我是一个慢热小牛，在互相熟悉玩耍过程中，渐渐喜欢上ta。后来，国庆假期回来，有体测以及校园跑，我都跟着ta和ta舍友一起，就是那种为了你，我加遍了全班女孩的剧情。在11月底ta去参加在新校区举办的舞蹈比赛，只有一个观众名额，ta邀请我去看。（t...

开了50k*15+15w签字费！背景双9，岗位是推广算法，base地在上海。城市也比较喜欢，可能会比较累，但是也觉得值了！

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

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...