阅文笔试

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...

本人双非本，一段中厂6个月测开实习秋招以来，被无数大公司直接简历挂，陆陆续续也面过五个比较大的公司，给我的统一感受就是学历真的很重要很重要，我的实习虽然只有一段，但是在公司项目的成果还是很能打的，基本上一面都可以过，但是一旦到了主管或者HR那个层面，真的可以很清晰感受到他们对学历的看重大于能力，之前极兔那个面试官就直接明说，他们觉得能力可以慢慢培养，但是学历就体现一个人的学习能力和努力程度，也有HR直接说如果你同一批竞争者有学习能力和努力程度大于你的，你会怎么办？当时我好像觉得学历真的把我定在了一个弱智不努力的标签上，感觉很无力，当下尚且测试的环境这样，都不敢想象开发和算法已经变成什么样了，不过也有好消息，拿到了一家深圳10k的offer，也算是为我这两个多月的努力画上了一个逗号，后续怎么样，就要靠自己了，祝牛友们早日拿到自己心仪的offer

面试机会来的太突然了，觉得还是试一试。从没背过八股（实在是很突然）不敢写精通熟悉了解只能罗列一下技术栈过几天就要面试了求助牛友们…二编：感谢牛油的建议！实习生and裸面 ，还是真诚老实人版本简历吧，随缘面试尽力就好。太突然了，第一次面就这么猝不及防，加油加油。三编：忘更后续了，过了有一段时间了。面试g了，面的过程中感觉实际岗位不太匹配，在ai方向技术要求比较高。全程没做太多拷打，整体面下来比较轻松（也许是因为28届放放水了，说我才大二...）时间异常短，面完差不多就知道g了（早已预料到）...的确，我现在技术不扎实，如果只是为了实习而实习，还不如好好沉淀自己，等能力过关了再大胆面！加油！沉淀好再出发！

大家好，某大厂螺丝钉一枚。上周发生了件让我失眠的事儿。我用GPT写了个自动化脚本，把原本一周的数据清洗工作压缩到3天完成。本来挺开心，结果周四下午ld找我问这周怎么这么闲？无语……传统时代的工作逻辑是：你越忙越有价值，加班到深夜说明你很拼。但AI时代完全反过来了——效率高了反而成了原罪，因为你证明了这个岗位其实不需要一个人。后来我跟几个朋友聊，发现大家都在经历类似的尴尬：运营小姐姐用AI写文案，2小时产出以前2天的量，但不敢告诉老板；设计师用Midjourney出图，省了80%时间，结果被安排了更多需求；程序员用Copilot写代码，debug时间大幅减少，但KPI反而加重了。我的应对策略（血...