施耐德电气秋季校园招聘内推

网易互娱一面游戏用户运营岗，一面是业务面，少量有关简历的问题。自我介绍2-3分钟实习经历+收获，校园科研经历+获得的能力，体现出特色实习中有什么样的收获？同类型的问题有：实习中的挑战，最大的感触等，最后的落脚点可以落在通过这些挑战获得了什么的感触等对这个岗位的认识从用户运营的对象，手段，目的等方面入手，形成体系，回答会更有逻辑对回答到的几个流程有什么指标衡量？拉新：新增用户数。促活：日/周/月活跃用户、DAOT = 日总计在线时长/日活跃用户数。这是衡量游戏粘性的重要指标。留存：次日留存率，七日留存率等付费：付费渗透率等最近经常玩的游戏开始进入正题了，一定是特别了解或者提前了解过的游戏，因为后...

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

实习第一天，就被mt骂了，文档都不会看吗。这写的什么东西，我都教你多少遍了，从来没见过你这么差的实习生，这些名词都不认识吗？面试怎么进来的？有没有动脑子？

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...