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...

突然发现自己已经走了很远了曾经也没有想过去大厂实习曾经也没有想过拿很好的offer现在为什么会这样呢看来人总是不知足的啊

考研失败，想找软件测试或着测试开发，第一次做简历，这个能直接投吗？

01. 个人背景与秋招战况背景：本科：C9 EE硕士：海硕CS秋招方向：只投递了 引擎 / 图形 / GPU 相关方向。最终Offer情况：游戏大厂：2 家。其中一家明确给了 SSP。游戏中厂：3 家。游戏小厂：2 家。影视行业：1 家（离线渲染）。硬件/手机厂：2 家（GPU/图形方向）。技术栈说明：游戏厂除了一家是自研引擎外，其余所有 Offer 对应的岗位均是 UE5 引擎开发。总结：整体面试评价应该都还不错，薪资基本都在 SP 到 SSP 的档位（同厂同职位较高水平）。在经历了一整季的面试后，写一个帖子聊聊引擎校招生的求职现状。02. 最初的最初：行业劝退与心态建设如果你对游戏行业有厚...