鹰角网络内推，校招社招均有岗位

TPLINK普联面经2024.6.11一面(35分钟)1.介绍项目2.项目中你负责了什么问的比较浅，介绍了就过了2024.6.14二面(40分钟)1.介绍项目2.你有什么创新点3.遇到的困难4.(针对项目的细节)5.DC-DC和LDO各自的优劣点:DC-DC有哪些类型6.什么是1dB压缩点7.什么是三阶交调失真8.四层板设计注意什么9.HFSS的操作步骤(项目拷打，问的非常细)10.保研排名2024.6.19三面(22分钟)1賃鋇槛檸鎿墜惬煩ẩ腼绍项目2.创新点和不足3.如果重新做一遍，你有哪些改进4.你的优势是什么，不足是什么5.保研成绩6.参加过的竞赛7.拿到的奖学金TP-LINK普联20...

报到前，mentor在微信上提醒我：明天见领导记得叫X总。我当时还觉得有点夸张——直到开会时，我自然地对着组长喊了声王哥，整个会议室突然安静了两秒。旁边的同事小声补了句：这是王总。

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

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...