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...

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

1. 招聘信息与实际严重不符 「挂羊头卖狗肉」式招聘：岗位描述光鲜（如「高薪管理岗」），实际是销售、地推等基础岗位，甚至存在「入职后调岗」的套路。薪资模糊化：标注「月薪8K-15K」，但底薪仅3K，其余全靠绩效或画饼期权。管理制度混乱：用「弹性工作制」「成长空间大」等模糊表述掩盖低薪高压现实。2. 流程不透明与HR失职「已读不回」成常态：简历投递后石沉大海，或面试后无反馈，消耗求职者时间与期待。单方面时间压迫：要求候选人「随时到岗面试」，但企业方频繁改期或迟到，缺乏尊重。 3. 职场PUA与不平等条款「福报论」泛滥：以「学习机会」「团队年轻化」为由压榨实习生或新人，甚至要求无偿加班。歧视性要求...