郑州移动

秋招春招下来，别的没攒下，倒是解锁了不少离谱的面试场所。作为常年线上面试的应届生，为了找个安静地儿也是绞尽脑汁，从宿舍到厕所，每一处都藏着说多了都是泪的经历，来看看有没有你的同款一、 宿舍：看似最优解，实则“渡劫场”要说最常尝试的面试地，宿舍必须排第一——不用奔波、设备齐全，看似完美。但懂的都懂，宿舍的干扰项从来不会缺席。要么是室友正开黑打游戏，键盘敲击声、呐喊欢呼声此起彼伏，面试时我一边假装淡定回答问题，一边在桌下疯狂踢室友的椅子示意静音；要么是有人一觉睡到大中午，我得轻手轻脚开电脑、连耳机，生怕翻个简历都能吵醒对方。更尴尬的是有次面技术岗，面试官让我共享屏幕写代码，结果室友突然外放短视频，...

很早之前的了。hr："我看你简历上写的是，20年到24年在xxx学校上学。”我：是的。hr:（震惊）啊！？（小声）你上了五年！！！（发现新大陆）你为什么会上五年呢？我：😅这个…，怎么说呢，20年9月到24年6月。好像是4年……😅hr：😳嗷嗷，这样。但是我看现在（23年11月）你才大三，你们学校大三就可以实习了吗？我：，我大四。。。。

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...