阿里国际一面凉经

整体的感受还是拆分四个板块吧 1.个人成长-目前业务也在快速扩张期，有很多空白板块可以继续进行搭建，所以在背靠跨境的业务的同时也是可以积累非常可视化的经验，数据分析，项目管理，团队管理，绩效达成落地方案，都是必须需要掌握的技能 2.工作氛围-没有PUA也没有精神内耗，团队偏年轻化领导接近一线业务，没有精神鸿沟的同时具有亲和力的，下班时间和同事相处十分融洽，所以从整体感受来讲会比较轻松 3.福利待遇-位置在四海城附近整体周围的基础设施还是比较齐全，附近大型商场，免费下午茶 4.思维转变-从怕犯错再到勇于去尝试，只要在shein能够有想法且方案足够落地，即使会有踩坑，环境上大家还是比较包容，且结果...

双九计算机硕士，简历求锐评！！！欢迎讨论！！！两年后应该还会再找一段暑期实习，同步应该也会再做点项目（之前简历上的项目由于一页放不下了就先删掉了，含金量不是很高）……比较纠结的地方其实在于后续要走什么方向，本科很多方向都研究过一段时间（AI，Network，System，图形学）但是都不太精通，目前毕设在搞AI4Network，侧重于黑白盒网络仿真加速，入学之后的方向可能会围绕AI Infra（具体做哪个细分方向还没确定），求大佬们给点建议……另外其实也在纠结是否要继续走互联网大厂路线，也在考虑移动联通电信这些运营商或者一些国央企，以及选调也在纠结中（学生工作和社会实践蛮多的，相关奖项也还可以，但是没有三好学生和国奖），求大佬们给点建议……（如果有熟人刷到请不要盒我hh，留点面子哈哈）

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

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...