我的秋招在一系列巧合下完美落幕

实习工资这件事，和个人能力有关，但和公司关系真的很大，在 Java 实习生身上尤其明显。同样是写 Java，有的实习生在小公司做 CRUD、改 Bug，一天忙到晚，工资却刚够生活；而在业务成熟、技术体系完善的公司，实习生可能参与 Spring 项目、写单元测试、接触线上流程，薪资却高出一截。差距往往不是代码水平，而是公司所处的阶段和业务价值。对 Java 实习生来说，大厂或头部互联网公司，技术栈成熟、流程规范，实习更多是在“产出价值”，自然愿意给更高的回报；而小公司更看重人力补充，实习岗位往往被当作低成本劳动力，薪资空间有限。所以，实习不只是“先有一份工作”，更是一次平台选择。工资是表象，背后...

最近群里有很多同学找我看简历，问问题，主要就是集中在明年三月份的暑期，我暑期还能进大厂嘛？我接下来该怎么做？对于我来说，我对于双非找实习的一个暴论就是title永远大于业务，你在大厂随随便便做点慢SQL治理加个索引，可能就能影响几千人，在小厂你从零到一搭建的系统可能只有几十个人在使用，量级是不一样的。对双非来说，最难的就是约面，怎么才能被大厂约面试？首先这需要一点运气，另外你也需要好的实习带给你的背书。有很多双非的同学在一些外包小厂待了四五个月，这样的产出有什么用呢？工厂的可视化大屏业务很广泛？产出无疑是重要的，但是得当你的实习公司到了一定的档次之后，比如你想走后端，那么中厂后端和大厂测开的选择，你可以选择中厂后端（注意，这里的中厂也得是一些人都知道的，比如哈啰，得物，b站之类，不是说人数超过500就叫中厂），只有这个时候你再去好好关注你的产出，要不就无脑大厂就完了。很多双非同学的误区就在这里，找到一份实习之后，就认为自己达到了阶段性的任务，根本不再投递简历，也不再提升自己，玩了几个月之后，美其名曰沉淀产出，真正的好产出能有多少呢？而实际上双非同学的第一份实习大部分都是工厂外包和政府外包！根本无产出可写😡😡😡！到了最后才发现晚了，所以对双非同学来说，不要放过任何一个从小到中，从中到大的机会，你得先有好的平台与title之后再考虑你的产出！因为那样你才将将能过了HR初筛！我认识一个双非同学，从浪潮到海康，每一段都呆不久，因为他在不断的投递和提升自己，最后去了美团，这才是双非应该做的，而我相信大部分的双非同学，在找到浪潮的那一刻就再也不会看八股，写算法，也不会打开ssob了，这才是你跟别人的差距。

1. 做自我介绍，并确认两个项目是个人独立开发还是学校项目？2. 从产品视角说明旅行规划助手项目的定位、能力、技术方案及需求解决办法？3. 追问1：旅行规划助手项目是否经过体验，效果如何，存在哪些问题及后续改进方向？4. 追问2：以“深圳玩三天预算3500元”为例，智能体能否满足需求，如何控制价格及响应时间？5. 知识库答疑助手项目是否为比赛，介绍技术方案（如RAG、混合检索、微调等）？6. 追问1：知识库答疑助手项目微调数据集的设计方法及测试集情况？7. 追问2：知识库答疑助手项目最终准确率及采用混合检索的原因？8. 追问3：知识库答疑助手项目向量模型和微调模型的选择依据及部署方案？9. 是否使用过多模态处理方式，图片识别的准确性及实现方法？10. 追问1：是否使用过Coze、Dify、N8N等低代码平台及使用程度？11. 确认实习时间（一周5天、持续6个月、1月初到岗的具体日期）？反问1：具体产品实习生进去负责哪个模块答：智能体 Demo 搭建、测试打标反问2：车载主要是负责端侧还是云端答：团队主要是负责云端，不涉及端侧

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...