2025 年的年底，对我来说，并不体面。裁员的通知来得并不突然。大环境不好，这句话我们已经听了三四年。从 2022 到 2025，互联网不再增长，故事不再性感，资本不再慷慨。只是当那封邮件真正落在自己头上时，才发现，所有“早有预期”的心理建设，几乎没有任何用处。我今年三十多岁，程序员。为几个公司干了快十年，最好的青春几乎都交代在工位上。大环境真的不好，不是不努力这几年，明显能感觉到风向变了。需求越来越少，指标却越来越多；项目周期越来越短，加班却越来越理所当然；人员一轮一轮地“优化”，活却一点没少。以前我们总说：“只要努力，就不会被淘汰。”现在才发现，很多时候不是能力问题，而是位置问题、年龄问题...

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最近腾讯开奖，非常有诚意，38k*15+8w签+10w股/2（吓哭了）上os查了下，🐧后端岗位没发现更高的，可以确定是直接给到了天花板的ssp+。不得不说鹅是真舍得给啊，后面也是纠结了好几天，向很多人打听了情况和询问意见之后，再结合个人情况，最后还是决定忍痛拒掉了选择了薪资对折去换一个轻松和稳定我的秋招应该是结束了，互联网其他家的战况大概是：字节：ssp美团：ssp小红书：sp拼多多：白菜快手：大概率泡死了在前面拿offer的时候有多开心，到后面一个个拒掉的时候就有多心痛。我经常跟朋友调侃说，自己面试中表现的特质很吸引大厂，但真把我招进去，他们多半是要后悔的我也明白自己聪明度尚可，但并非卷王体质，甚至有些懒散（实习的时候经常摸鱼被同事说hhh），再加上易焦虑，所以经常怀疑自己是否真的适合互联网当然每个人不一样，我也见到过很多高精力人群，热爱技术，校招去了国央企之后受不了跳到互联网反而如鱼得水的。选择工作本质上也是选择今后的人生，希望自己在未来不会后悔现在的决定也祝愿大家得到自己满意的工作

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...