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...

1️⃣ 请先做个简单的自我介绍？ 😊 2️⃣ 能否谈下你应聘这个岗位的优势？ 🌟 3️⃣ 你的职业规划是什么？ 🎯 4️⃣ 为什么选择学而思作为你的求职目标？ 🏢 5️⃣ 你对学而思的课程顾问岗位有哪些了解？ 📋 6️⃣ 描述一次团队合作的经历，你在其中扮演了什么角色？ 🤝 7️⃣ 遇到工作压力大时，你通常如何应对？ 😊 8️⃣ 面对家长和学生的投诉，你会如何处理？ 💬 9️⃣ 如何向一个对学而思课程持怀疑态度的家长介绍课程？ 📚 🔟 请举例说明你如何通过有效沟通解决过一个问题。 💡 1️⃣1️⃣ 描述一次你认为成功的销售或推广经验。 🚀 1️⃣2️⃣ 你如何看待持续学...