OPPO base北京，找合租室友

深信服客经一站式面经1⃣️总体感受：一天全部面完，结果通知很快，群面和业务一面感觉很轻松但是业务二面孩子真的被压力坏了😭😭😭😭，汗流浃背了，以为自己凉了，但出来的时候hr跟我说过了。我两场业务面大约都面了四五十分钟，嘴巴都说干了，但是面试现场提供水，饮料，咖啡等本人今天凌晨两点睡的觉，七点起床，上午面一场，下午面三场还要被压力，已经快死了—————————————————————————2⃣️群面1.题目：三个候选人 选择一位当销售经理（题目是随机抽取的）2.流程：①读题3min②讨论30min③汇报2min3.本场bg一半以上都是985硕，我抢到了reporter的位置，讨论过程可能...

现在在干什么呀，投日常实习还是暑期实习呀？怎么我看好多人现在就投上暑期啊日常实习是应该投学校周围的，还是哪个地方都投呢我的简历就下面这样，求拷打

听说是因为内部沟通软件下线，在关停关联手机号绑定功能时，工作人员未提前关闭系统预设的短信提醒不得不说，世界真是个巨大的草台班子（hhh

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...