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...

求字节大语言模型数据管理专家（代码方向）——Seed面经

2025 年的年底，对我来说，并不体面。裁员的通知来得并不突然。大环境不好，这句话我们已经听了三四年。从 2022 到 2025，互联网不再增长，故事不再性感，资本不再慷慨。只是当那封邮件真正落在自己头上时，才发现，所有“早有预期”的心理建设，几乎没有任何用处。我今年三十多岁，程序员。为几个公司干了快十年，最好的青春几乎都交代在工位上。大环境真的不好，不是不努力这几年，明显能感觉到风向变了。需求越来越少，指标却越来越多；项目周期越来越短，加班却越来越理所当然；人员一轮一轮地“优化”，活却一点没少。以前我们总说：“只要努力，就不会被淘汰。”现在才发现，很多时候不是能力问题，而是位置问题、年龄问题...

 没关系的，记录一下