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...

收获7个大厂offerssp*3（有一个可能是大sp）sp*2白菜*2最后的去向还是选择字节了牛油们加油，学历真的不是决定秋招成败的唯一因素，卸载牛客了，不和任何人比较了，我拿到的offer就是对于我自己来说最好的结局

早上9点准时到公司，9点10分发现工位没有一个人，原来大家都去总部开会了，但0个人通知我，路过的同事都会和我对视两眼。实习怎么做才能有好的产出，才能不被忽视啊

终于走完了全部面试流程，等结果ing二面还是专业面，依旧是深挖简历中的实习和项目经历，面试官很随和，在我详细介绍完项目和实践经历之后也一直给予积极回应和肯定，体验感很好～但汽车适配数据岗今年hc只有一个，所以竞争应该会蛮激烈。三面hr面，也是最后一轮面试，主要问了以下问题：1.自我介绍。2.当初为什么选择保研本校本专业？3.对公司和岗位的了解？4.针对实习经历展开提问5.在工作中，如何保证数据的准确性？6.工作中涉及到会给门店答疑做咨询，可能会打断手头的工作，如何在这种情况下保证工作质量（因为我前一个问题回答中提到在工作时要提高专注度）7.如果遭到门店投诉，说你匹配的数据错误，但事实上你根据指...