腾讯IEG 后端开发实习面经流程很快，效率棒棒哒10.10投递，10.11日过初筛，约一面到10.13，10.16就结束hr面了，6天速通一面 10.13挑一个项目讲打开项目github看，对照源码问了些问题Redis 用过什么数据结构Reids怎么实现分布式锁10亿条消息去重说下去会好好看看我的github(开源贡献比较多)算法题二面 10.15聊了下项目一聊了下项目二gmp调度模型go gctcp可靠性有哪些机制大模型的原理兴趣爱好玩啥游戏（金铲铲，暗区突围，王者荣耀，皇室战争，总之腾讯游戏玩的雀实多，也充了不少钱其实)Hr面 10.16等offer中。。10.24 offer腾讯2027...

9硕后端，35k*18。实习转正，组内做基础架构的，电话沟通开了个劝退价

牛爷爷们，本人研二，实习不到两个月包装成三个月有问题吗？目前小公司实习，开发流程很混乱，经常直接对着UI设计图开发，目前各个服务板块的代码都扒下来了。业务是新零售相关erp通用软件，微服务架构是dubbo，实习期写的都是CRUD，连redis都没实际用到过，不过其它业务代码里面包含了挺多redis和rocketMQ等相关内容。最近实验室项目很忙，需要出差，想辞职了，准备明年的中大厂日常以及暑期，想问问这toB的实习项目朝哪些方向包装以及明年什么时候实习岗位多呢？

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...