22未工作

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...

菜菜，救救，帮帮😭😭😭   

已经 2026 年了，准备找工作的同学现在就该正式开始规划了。最近也收到不少同学的私信，普遍比较焦虑，不知道该从什么时候准备。下面这份秋招时间线规划，基于博主本人 半年紧急转行嵌入式、最终拿下 15 个 offer 的真实经验总结，希望能给大家一个清晰可执行的参考。阶段一：1 月–2 月（启动期）核心任务是补短板、打基础，关键在于“精准查漏补缺”。如果已经有一定项目积累，重点可以放在背八股和刷题上。以嵌入式软件方向为例，需要集中梳理高频考点，如 I2C、SPI 协议和 Linux 基础，并结合场景题进行理解，同时把项目中用到的技术点与考点绑定，比如项目里用了 I2C，就系统梳理通信流程、调试过...