华为内推

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...

刷到过很多实习生和mentor处成哥们儿的帖子，看完大概率会羡慕这种亲近的上下级关系。但我想说，不管你跟带教的关系有多铁或者多僵，都得拎清课题分离这事儿，工作的边界感千万不能乱踩！📝 下面这几条雷区，实习生们可千万别踩！1.别越级瞎提建议除非带教主动问你想法，否则别愣头愣脑地凑上去说 “我觉得你应该咋样咋样”。咱就管好自己那一亩三分地，把本职工作干明白就够了，别瞎操心不属于自己的事儿。2.别卖队友换好感❌那种把实习生之间的小秘密捅出去，就为了换带教或者同事认可的操作，纯纯是作死。尤其是那些会影响到别人的话，比如 “她就是嫌通勤远才请假”“他们偷偷建了个小群吐槽”，这话一出口，不仅把同事的信任踩碎了，自己还得惹一身麻烦。3.别养成反驳甩锅的臭毛病📗犯了错第一反应别是找借口、甩锅，那没啥用。不如沉下心复盘问题出在哪儿，琢磨个解决方案出来，保证下次不再掉坑里，这才是正经事。4.别瞎掺和正职的八卦我之前实习的组氛围贼好，正职们经常聊对象、聊恋爱进展啥的。但人家正职能聊，不代表咱实习生能跟着掺和。乖乖当个安静的吃瓜群众，竖起耳朵听着就行，别瞎插嘴，当个小透明准没错👂4.别随便评价别人的人品背后嚼舌根说别人咋样咋样，很容易让人觉得你没分寸。你聊啥，别人就可能觉得你认同啥，职场里保持中立，少议论人，才是最稳的。

我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...