面经：蓝禾的流程推得很快，基本上投完两天就接到了hr的初试电话，直接进行了初试。初试全程大概三十分钟，hr小哥态度很和善。主要问了实践经历获奖的情况最有成就感的事情对电商运营的理解选择公司的标准等，都是比较常规的问题。禾你一起，做不可能的事 | 蓝禾26届校招启动啦公司介绍：蓝禾2008年成立于深圳，是一家集产品、设计、研发、品牌、营销、大数据运营于一体的创新型科技公司，旗下拥有图拉斯TORRAS、锐舞RANVOO、卡斯酷CASEKOO等多个品牌招聘岗位：运营(国内)、运营(国外)、营销、设计、研发技术、职能工作地点：深圳内推链接：https://lanhevip.jobs.feishu.cn...

bg：中下211本科，java后端，无竞赛，无基础，大一升大二暑假开始学java。五段实习：美团-小红书-腾讯-淘天-字节。面秋招的简历只有美团、小红书、淘天。刚刚发现我的秋招蚂蚁流程挂了，这是我最后一个流程，那么我的秋招就算彻底结束了，总结一下：字节ssp+，职级2-1。美团ssp，+2打了半小时微信电话极力挽留。快手ssp，但报了字节薪资后没有争取的想法了。小红书sp，今年小红书给的很高，但比字节2-1还是差很多。虾皮应该是小sp？对虾皮一点意向都没，纯拿来集邮了。淘天ssp（暑期转正），说不要我的三方，毕业前考虑好了随时可以不签三方选择淘天。挂了的流程：京东二面挂，估计学历被卡了。懂车帝一面挂，和面试官聊不来，不认同我的方案。拼多多hr面挂，问我低于预期还来不来，当时说不考虑了，估计觉得我不忠诚。蚂蚁hr面挂，聊的还行，但估计我不会去给我挂了吧。阿里控股一面挂，没面前就知道是kpi了，因为时间可选的很多，而且都是半小时，我也拿他刷我的kpi了。上面差不多是我的情况，下面是我想说的话。我觉得我不算特别突出优秀的那类人，但我多少也算是靠前的那一批人，即使这样，秋招也不算特别顺利，也有挂了的流程，但你能说是我的问题吗，我觉得大部分情况不是的，如果真的是我的问题，我不可能本科校招拿到2-1，所以很多面试挂了，问题不出在面试者身上，很多是看运气+眼缘+和面试官合不合得来。所以我觉得，学会察言观色，了解面试官的脾性，也是面试很重要的一个点。比如面试官是喜欢听长回答，还是听短回答，他更看重哪些点，每个面试官对这些的侧重都是不一样的，所以作为面试者，要学会察言观色，通过面试官开局的一两个问题以及你回答后他的表现，就要判断出来。像我现在其实面试开局个五分钟，我就基本能判断个七七八八了，然后我后面的回答就会有所变化。这是我想说的第一个点：不要为面试结果焦虑，有时候问题不出在你身上，但你可以学一些面试技巧，尽量提高你的面试通过率，这里说的面试技巧指的不是网上那种烂大街的，一两分钟短视频说什么提高你面试通过率的，而是你要在你自己的面试过程中不断总结经验，吸取教训，旁人教你的终究是有限的。另外想说下选offer的事，上面其实可以看出来，我秋招最后是选了字节的，还没签三方我就来提前实习感受业务了，当我签完三方又过了一个多月，我这些天又在想这个问题，字节真的是我想要的吗，我现在总结了一下字节的好坏，发现当时可能被字节的高薪资影响判断了，如果现在再选一次的话，我应该会选杭州的小红书，会生活的更舒服点。具体种种就不展开说了。然后虽然我现在也可以说去把小红书舔回来，去毁字节，但我觉得没必要这么做，我可以采用其他的措施去不就，比如规划好两年内就跳槽，跳到杭州，跳到更舒适的城市。我觉得大家选offer的时候，真的可以冷静下来多方面考虑，薪资、城市、组内氛围、业务、老板是否看重、组内情况、未来升职机会等等都是可以考虑的因素，虽然有的时候不管选哪个，都不会坏，但最好也别让自己后悔吧，即使真后悔了，我觉得也没必要过度美化没走过的路，想好补救措施即可。这是我想说的第二个点：冷静好好做选择，不管是offer还是其他。但人生容错率很大，即使选错了，也一定有补救措施。最后还想说一些成长上的东西，尤其是现在AI火热的时代。我觉得大家如果想提高自己，或者说在未来社招跳槽有竞争力，肯定是要学AI相关的东西的，不说要会多懂AI，至少也要了解基本概念，而且一定要学会用AI提效。我现在字节的mt和我说，他现在80%代码都是AI写的。而我最近也开始尝试用AI工具，感觉现在AI真的进步很多，挺聪明的了，我现在写需求基本都是先让AI写，我再人工review小改动一下就差不多了。我觉得「AI取代程序员」是个很远的话题，但是「AI取代不会用AI的程序员」，可能真的就是近两年的事了。而怎么去学习这块的内容，其实我也正在探索，我也是刚学AI的起步阶段，我觉得大家也要有自己的信息检索能力，而不是别人喂你什么，你才学什么，自己一个人就不会学了。这是我想说的第三个点：趁年轻，多学习提升自己，拥抱AI，不要原地踏步，原地踏步的程序员最容易被淘汰。大概就是这样吧，今天看蚂蚁流程发现挂了，前几天腾讯约面我也拒了，就想到自己的秋招/校招算彻底结束了，有感而发，随便聊了下。牛客以后应该不会更新，大家不用关注，熟悉我的朋友应该知道我在其他平台有号。我更喜欢以长视频的形式去做分享，感觉会更有体系，而不是网上那种一两分钟的零碎短视频的那种营销号去起号，我也推荐大家多去看高质量的长文章、长视频，我觉得收获的能更多。希望大家能收获满意的offer与未来。

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...