我有一个好朋友，在深圳，在华为总部，正编00，网名孝出强大，人称孝总，@孝出墙大。 我有一个好朋友，在深圳，在华为总部，华为od，网名段段steady。这两个人羁绊还是很深的，相似的经历，相似的背景，茫茫人海中认识，还是好朋友，新年交换礼物，居然还能遇上。 有本书叫华为崛起，当然这是小队长推荐的，说华为选人有这么几个特质，聪明的、穷困的、好胜自尊的、小镇青年。 看了孝总的个人经历，我发现，能去华为的人，或者说华为比较中意的人确实如此。当然我是华为OD，我只有一半话语权，另一半是没有的，毕竟是外包，但是观众老爷行行好，毕竟我已经在大厂正编了，能不能把另一半话语权给我。一、我聪明吗？ 我聪明吗？如...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

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...