第一个offer，感恩

初试 HR打电话线上沟通 简单介绍了一下公司情况和工作内容 了解咱们的就业意向（年级和科目） 询问什么时候可以线下面试？ 试讲 HR会通过邮件发送试讲题目，从中任意选择一题即可 ps：建议浏览一遍，选比较简单的题目，不然时间有点紧张 8-10min，尽量脱稿 先讲一遍👉培训老师指导👉自主练习15min👉最终展示 终试 一对一面谈 1.自我介绍（尽量往教培经验和相关优势靠） 2.为什么跨专业考研，选择现在这个专业？ 3.为什么不从事本专业相关工作，选择教培行业？ 4.为什么选择学而思？ 5.教培行业需要在节假日上课，可能影响个人社交生活，你能接受吗？ 6.课后需要与家长沟通，给学生开小灶课...

1.大厂 title 加持🤩大公司的名头往简历上一搁，直接就加分！毕竟竞争这么卷，你能进得去，本身就证明简历没啥毛病。关键是得把工作内容挖深了，掰开揉碎了写进简历里，别浪费这个好背景。2.靠谱带教 + 合拍同事 + 舒服氛围👥就算每天干的都是打杂跑腿的活儿，只要这三样到位，这实习就值了！实习做琐事太正常了，但你可以逮着机会就请教领导同事，盯着他们咋干活、咋思考的，这些都是实打实的收获。对咱来说，能学到东西的实习，就是好实习！3.能上手真活儿，攒真本事💪要是不用天天打杂，能独立接触项目，甚至扛下一小块儿具体工作，那可就赚大了！既能提升实打实的工作能力，又能把业务流程摸得门儿清，这种实习含金量直接拉满。说到底，实习有没有用，还是得看自己的感受。要是干得憋屈、内耗严重，那果断跑路别犹豫！要么能给简历添彩，要么能让人干得开心有情绪价值，这样的实习才算没白忙活一场。

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...