邮储软件研发中心面试投票

刚进大厂，你会发现一切都比想象中有秩序，也比想象中更高压。早上打卡，电梯里都是低头刷手机的人；开会总有 PPT、KPI、deadline，每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”，无论是代码提交、文档整理，还是团队协作，都有明确流程和规范。但同时，大厂也有它的温暖：完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding，让你少走弯路；同事之间的技术分享、内部培训，让你能快速成长；偶尔的团建、零食柜和下午茶，又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长，但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力，都被放大考验。大厂上班，不只是工作，更像是在一个“加速器”...

😭😭😭，谢谢你陌生人

说真的，提前实习在我这完全没半点好处，反而把毕业前的快乐时光全搅和了！本来拿到 offer 后，明明可以好好享受最后一段无忧无虑的校园生活，跟朋友聚餐、旅行、好好放松，结果现在提前实习的风气越来越浓，逼着人早早去公司当社畜，提前体验那种朝九晚五、被工作追着跑的日子 —— 毕竟这种生活以后要过几十年，真没必要提前透支！反而我觉得，不打算转正的实习才是真・爽局！不用顾忌 “表现不好影响转正”，不用硬扛着做不喜欢的活，也不用小心翼翼看领导脸色，觉得工作没意思、学不到东西，或者单纯不想干了，随时能拍屁股走人，主打一个 “老子不转正，谁也管不着” 的自由。这种没有心理负担的实习，才不用把自己逼得紧绷，反而能更真实地感受工作氛围，合得来就多干阵子，合不来就及时抽身，比提前实习硬熬舒服多了！

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...