外包模式正流行超6成外包岗位薪资不低于正式岗位调查显示，外包等非正式雇佣普遍存在于企业中。受访职场人中，超过一半的外包员工以劳务派遣的形式工作，求职者先与一家劳务派遣单位签订合同，再被派到用工单位工作。其余35%的人通过项目外包的形式受雇，另有15%则是岗位外包。据了解，外包岗位的核心与非核心的边界正在模糊。在一些新兴领域的部分环节，也有外包的存在，例如：IT 开发中的测试工程师、UI 设计师、新媒体的内容审核专员等。前程无忧外包项目专家透露，“某家互联网公司研发团队，将 30%的测试工作外包给专业团队，这种项目制外包逐渐成为趋势。”不论是哪种形式，外包岗位的工作状态和感受体验，一定程度上区别...

27届第一段实习，本来打算投投看没想到拿offer了。这种大学的实习是啥意思，和正常的互联网实习有啥区别。应该选哪个比较好。

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...