滴滴秋储算法实习（地图）有人oc吗

本篇内容是写给27届同学的，核心就是把26年校招的整体时间节点和节奏先推一遍，然后告诉大家不同基础、不同处境的同学，应该怎么卡点准备、怎么做选择，尽量把自己能力范围内最好的offer拿到手。篇幅会比较长，但基本都是能直接照着做的东西。26年和25年大概会有哪些变化26年的暑期实习大概率还没全面开启，但基本也就下个月的事了。按去年的节奏推，去年是1月29日过年，然后字节2/20开、腾讯2/25开、美团2/26开、阿里3/2开，今年过年2月17了，晚了半个月，同理推断的话应该是3月5日左右大范围开启，但是按照越来越早的趋势 保不准2月底就有企业开了，(过完年不到两周就开始了)笔试节奏去年是三月初集...

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

投了几百家心累了😓😓，就约到了两家面试，虽然全过了，但是薪资有点低，目前一个8k的南京一家芯片原厂，一个西安的9590做仪表油气行业的

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...