快手内推

很多人一听到“嵌入式”，第一反应就是：工资低、加班多、发展慢。尤其是在互联网行业的光环下，嵌入式常被贴上“落后、低薪、苦逼”的标签。但事实真的如此吗？并不完全。1. 嵌入式不是一个单一的行业，而是一条多分支的技术路线嵌入式并不是“写写单片机、做做小项目”这么简单。它覆盖的范围非常广：从最基础的单片机控制，到操作系统内核，再到通信协议、车载系统、工业自动化、智能硬件、物联网、边缘计算等。不同方向的岗位，技术难度和价值差异巨大。你可以在一些公司做“嵌入式外设驱动”，也可以在一些行业做“系统架构/内核/安全/通信”，两者的薪资差距往往超过想象。2. 工资高低，取决于行业的“价值密度”很多高薪行业都离...

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

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...