参加完 2026 届秋招，早知其难，却未料难至此。个人心气恰是 “欲买桂花同载酒，终不似，少年游”，心气不复从前。秋招的时间线很长，往往要等一月甚至两月才知结果，我的心态也因此沉稳了许多。对待结果，向来是 “命里有时终须有，命里无时莫强求”，心仪的公司没过本是常态，不必气馁，总有归处，要信我们皆是人才；秋招最深刻的感触，是社会的现实与残酷，唯有持续提升自己，无论过往顺逆，未来皆要好好走。#论秋招对个人心气的改变#

请问有朋友知道这两个部门的区别吗？哪一个转正率更高，哪一个面试强度更大呀？

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

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...