秋招春招下来，别的没攒下，倒是解锁了不少离谱的面试场所。作为常年线上面试的应届生，为了找个安静地儿也是绞尽脑汁，从宿舍到厕所，每一处都藏着说多了都是泪的经历，来看看有没有你的同款一、 宿舍：看似最优解，实则“渡劫场”要说最常尝试的面试地，宿舍必须排第一——不用奔波、设备齐全，看似完美。但懂的都懂，宿舍的干扰项从来不会缺席。要么是室友正开黑打游戏，键盘敲击声、呐喊欢呼声此起彼伏，面试时我一边假装淡定回答问题，一边在桌下疯狂踢室友的椅子示意静音；要么是有人一觉睡到大中午，我得轻手轻脚开电脑、连耳机，生怕翻个简历都能吵醒对方。更尴尬的是有次面技术岗，面试官让我共享屏幕写代码，结果室友突然外放短视频，...

由于今年行情有点异常，很多人拿到了三十大几 K 的 offer， 甚至很多应届就拿到了 40 多 K。 有时候就突然觉得好像很多同学在原本在同一起跑线上，然后一下子经过秋招，可能一辈子都赶不上人家的工资了。心里会觉得凭什么呢？好像他也没比我强太多。但是仔细想想，好像人生就是这样，大部分人能力其实是差不多的，更多不一样的是选择和个人的际遇。想到这里可能心里稍微好过一些。但是也希望大佬们不要再拿着很高的薪资，然后说是侮辱价了，因为很多人拿不到这么高的工资。

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...