1.14约面TEG云架构软件测试测试开发岗1.19一面1h，光速下二面1.23二面1h，跟mt聊的很好，面完显示通过1.28约1.29三面 30min，应该是主管面，面完+1说还可以，不过技术栈不太匹配，可能给我推到别的组1.30下四面 同TEG同岗位应该是换组了 2.3四面1h 体验很差，感觉组里已经不招人了，面官问的问题字少表达不清楚，也不去引导，我问她她就无奈的看着我，反问环节回答我的问题也是非常敷衍，感觉就是不想招人2.4果不其然回池子了，光速被捞，下周一继续一面

刚上班没多久，还没钱租大房子这小小的空间成了我的家自己简单收拾了一下，感觉还不错吧！

现在是越来越夸张了，找工作也要越来越提前了，1. 本来是金9银10的秋招，现在变成了金7银82. 本来没必要人人都去卷暑期实习的，现在却是你没实习，秋招可能约面都约不到3. 暑期实习本来是暑假的，才叫暑期实习，现在却是3月就要开始准备面试了4. 有些公司暑期实习前还要有暑期实习提前批。现在找工作的环境颠的我已经不认识了

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...