2025荣耀社招、硬件研发

面经：蓝禾的流程推得很快，基本上投完两天就接到了hr的初试电话，直接进行了初试。初试全程大概三十分钟，hr小哥态度很和善。主要问了实践经历获奖的情况最有成就感的事情对电商运营的理解选择公司的标准等，都是比较常规的问题。图拉斯2026届校招启动，今年HC翻倍，抓紧投递~【我们是】图拉斯（原蓝禾） 是一家集产品、设计、研发、品牌、营销和大数据运营于一体的创新型科技公司，总部位于中国深圳，全球员工规模超3000人。【base】深圳【岗位】运营(国内)、运营(国外)、营销、设计、研发技术、职能内推链接：https://lanhevip.jobs.feishu.cn/s/gAwh1MlZJsw内推码：H...

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

我真有点想骂人了

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...