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随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

快，各位大神，给我分享分享经验

一开始签了个AI coding什么的，当时想欸这么好可以用AI？（似乎那个AI coding是ai面试？）然后再看又是切屏不计入，又是允许本地IDE，干脆直接chatgpt启动了出来和大家讨论发现好像不能用AI上小红书搜发现这么干的不是少数，尤其是本地IDE直接是cursor和trae的而且发现这个问题去年秋招就有人问过，更离谱的是当时有的人问HR，有的HR说可以有的说不可以现在发了邮件去问招聘团队了，感觉是细则没写清楚要是直接说不能用不如直接签到题走人更省时间

大家好，最近校招圈最炸的消息，莫过于百度3月9号启动的2027届暑期实习了。5000+Offer，90%是AI岗位，七大业务专项同步启动。说实话，我在这个行业这么多年，这种级别的招聘力度，确实少见。说实话，看到这个数字的第一反应，我也和大多数人一样——“真的假的？怎么突然这么大动静？”。立刻去找百度内部的同学打听了一下，又翻了翻最近行业的动向，才意识到这波招聘背后的信号，比表面数字要深得多。先说说行业。今年开年以来，AI领域的竞争明显在加速，各家都在抢滩。而内部聊到的信息更直接：这次5000+Offer不是临时起意，是业务线的硬需求堆出来的。七大专项，对应的是大模型、自动驾驶、AI芯片、智能云...