美的嵌入式开发工程师正式批（AI面bg双9（中间gap一年）投递：8.18AI面：8.21，25min1.自我介绍2.分享一个当你遇到挑战性的任务时，如何设定并实现高标准目标的经历3.举一个高效完成任务的例子，都采取了哪些行动？怎么确保顺利完成的？4.分享一个你完成的创新性的项目，怎么完成的？创新点是什么？结果如何？5.英语回答：你为什么选择这个方向的工作？你未来三年的工作规划是什么？6.彩色的图推，题目数量不定，有总时间限制7.性格测评前面的中文回答都是没有思考时间直接开始录制的，英文回答可以思考，也可以重录；图推个人觉得蛮难的，性格测评题量比较少世界五百强-美的集团2026届校园招聘启动啦...

直面社会的优绩主义，这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享，用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开，后期投运营销售等业务岗，评论区有人先是说，双非本怎么可能有大厂面试(对，不是说配不配有大厂offer，是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发，后期拿的仓库运营中台offer，然后一群人又说，大厂所有运营岗都是牛马岗，跟研发没得比，更有甚者，直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博，第一次听水岗的，我寻思我年包虽然没发跟数据开发比，那也大约二十万了，薪资也还行吧，怎么就水了)😇😇😇😇😇

可以去冲一下大厂吗

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...