2016年大学本科毕业之后没有从事自己想要的工作选择。上海的工作并没有得到认可。年轻人是时代的弄潮儿。时尚和美观操控着每个应届毕业生的不服输心态。测试题目的检测开始好转并得到面试官技术认可。学校大学本科校招时间窗口期很多的知名公司会进入一些名校高等学府进行校园招聘。宣讲会听讲认真但是并没有发现什么长处。呆呆的看着大学生打篮球有的时候 完美世界 的宣讲会就没有再次参与。专业实习的笔试成绩前端技术勉强通过面试官的技术标准。不理想的笔试成绩很有可能会拦着大部分面试官。甲骨文Oracle公司的笔试成绩7分表示这方面可能并不弱。  突然要离开大学回到南方。无法释怀的是一些外国大学留学生的抛掷过来的奇怪眼...

求内推

我现在这个水平大概能拿到多少薪资的offer😂

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...