erlang后端开发面试首先笔试，现场做：第一部分选择题(5题左右)：大部分与排序、查找、时间复杂度、稳定性这几个知识点有关。有一题是通过二叉树的中序和后序反推原二叉树。总体难度：低第二部分简答题：1.TCP与UDP有什么不同？ 2.写冒泡排序3.写出题目代码的递归结果9377游戏2026届春招启动！【公司简介】9377集团成立于2011年，是集研发、发行和平台运营于一体的全球化综合型互联网游戏公司。【热招岗位】 游戏策划类、美术设计类、市场推广类、游戏运营类、技术开发类【丰厚福利】定制化激励方案、季/年度优秀奖励、四餐供应、全勤奖励、带薪年假、特色带薪假、年度体检、交通补贴、高温补贴、年度团...

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

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...