自驾实习岗面试为什么会这么难

前言写于26届春招前（或许已经开始），这是一篇迟到的总结：并不是什么经验贴，只是对过去自我经历的碎碎念。要用什么去形容我的2025年以及校招经历呢？磨炼心性我觉得是最合适的。校招阶段折磨（2024.9 - 2025.4）兜兜转转又一年，距离我上次校招已经快过去一年了，然而2025届毕业的我已经开始进入社招流程了，社招结束后又回到牛客上刷了好久帖子，感觉目前的反思帖子多起来了，氛围也是越来越好了。遥想一年前的我在校招经历了几十场互联网面试后心气全无，一心想要回到鹅厂，但也不知道喜欢什么岗位，只是因为我参与了比较多的后端实习所以就一直被各种后端业务岗捞起，而我并不了解那些所谓的业务，拿到的offe...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

今年6月份想找一份实习，找了大半个月怎么找也找不到，没想到收到的第一份对口的实习offer竟然是东软（2k一个月，总比秋招没实习强），第二份收到的offer也是大连这座城市的一个小自研，当时飞机票都买好了（经费不足只能买半夜的机票），花了300多，同时济南这边一个公司也在走流程中。就在飞往大连的前一天，打电话催了济南这边，然后收到了offer，那时候别提多开心了，东软的体检都做完了提交上去了，没想到还查出了问题，吉尔伯特综合症，想退飞机票，没想到退飞机票只能退一部分，只能退100多一点，然后我申请了因病退飞机票（也确实查出病了），然后全价退了飞机票，只是不知道下一次坐飞机是要到我人生的哪个年龄。。。

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...