车bu入职

非常夸张，已经超过学校本身的意义了，和学校没啥关系，绝对是个人能力问题！！！牛的人在任何地方都牛！听说他是 2025 年毕业，进了 seed，赶上了 8 月增发那 100 万期权，算下来才有这么多。感觉在印钞厂上班一样，好夸张，已经不是羡慕了，十分震惊！第二个百万offer如下，也是字节给北邮开的200whttps://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a8518f8e5eb9487a803f18612dd8036a?sourceSSR=users

写下这篇文章的时候，我正坐在从学校飞往北京的飞机上。就在今天，我的秋招终于算是有了结论，一共60场面试，拿到了字节百度美团等10+大厂offers，最终确认了腾讯给的机会。同时给我的这三个月，这三年以及从今天往前的所有人生做了个结。这句话写的真好，为什么这么说呢？本来挺久之前我就想写点什么，有特别多想记录的，从选择这个专业到选择这个岗位，从科研的疲惫到未来生活的期待，但总感觉这样写没个纲，乱成一团。直到我今天正式在系统中点击了三方的确认，我才突然发现这种感觉就是“不可逃避的结束”在向我走来，于是纲便有了。首先是这三个月的结果吧，或者换句话说，其实是秋招的结果。从我硕士选择了强化学习的研究方向，我就知道并不会有太多的岗位。从试错中学习，这听起来很符合人类的学习方式，但实际场景中哪来那么多试错的成本？除了游戏产业和机器人行业，我想不到特别对口的赛道，而这两个行业国内又只有寡头，让我望而生畏。整个秋招，我没法像学后端开发的同学一样投递大量的简历，我没法像学大模型的同学一样是时代的香饽饽，我只能盯着那几家公司去投，或者想方设法的在别的不太相关的算法岗上沾沾边。方向是大于努力的，但努力一定不是不重要的。秋招整体对我来说还算顺利，前文就自然变成了只有我自己懂的无病呻吟，不再赘述。从结果来说，我的秋招是非常成功的，至少我自己是满意的。命运给了我很大的惊喜，我从未想过能够在这次有多个远超期待的offer，所以我如今是心满意足。虽说很多事都是焉知非福吧，但对口的工作内容，熟悉的工作环境，我一定不会后悔。我就是这样，毕竟让我在做一百次选择也不会变，那为什么要在不可预测的未来后悔。然后是三年，三年即将过去，我的硕士生涯来到了最后一章。回想过往，我在其中反复感受井底之蛙的狭隘。从我在二十多个四点睡的凌晨产出的论文初稿开始，链式反应就这样发生了。把论文投出去，我发了一篇很长的朋友圈，那时候觉得压力真的好大，尽管其实根本没人要求我什么。那时，我第一次觉得我比本科毕业时的自己进步了太多，可以独当一面了。然后去了北京自所交流，尽管大多的时间都在修改那篇返稿的文章，但也在不一样的平台中见识了人外有人的世界。回来后，我第二次觉得自己有了很大的进步，而鄙夷去北京前的自己是如此短浅。那是11月，我开始纠结到底未来该从事开发岗还是算法岗，但时间并没有给我机会。我偷懒了，两个月根本没有做任何开发岗的准备，于是只能硬闯算法。期间只有那篇论文中了让我稍微有些自信，毕竟只有两周的理论准备时间让我心里太虚了，这甚至还算上了刷题的时间。第一面就是最想去的公司，我甚至紧张到大脑一片空白。好在后面算是有惊无险，拿到了腾讯给我的实习机会。去腾讯工作的时间是幸福的，组里氛围也很好，在公司获得的提升我觉得甚至超过了我在学校一年的量。毕竟做算法，思维的敏捷度和见识广度都是如此重要。看着同事前辈们的工作能力，和工业级的项目架构，我又一次不由得感叹曾经自己的狭隘。于是每天我只睡五小时，忙完工作忙学校，每每想到这里，我也不觉得我的成功是侥幸了。我真的建议大家离开自己舒适的环境到外面看看，鸡头或许真的不如凤尾。硕士是一个连锁反应最直接，最有力的时期。高考失利或许还能补救，考研没上岸还有第二次机会，但就业前这一年，努力就是会有回报，就一定会体现在结果中，没有侥幸。最后，也是我最想聊的。十九年的学生生涯终于快要画下句号，我其实一直觉得非常梦幻。我能回忆起每一个瞬间，有小学六年级遇到的很有个性的数学老师，有考上重点中学的快乐，有中考和提前高考而大失败的难受，有本科比赛的每个通宵的焦虑，有保研出现差错的绝望，有刚读研高压之下的崩溃。但这篇长文不会再有更多的剧情了，每个故事都让我无限回味，成为了我一生中最宝贵的财富。这些瞬间组成了我。我父亲说我是一个总抓不住机会的人，确实有很多别人没有的机会摆在我面前，我都错过了。但我心中的热爱始终没有错过，我觉得这对我来说是幸运且幸福的。我非常爱打游戏，从初中开始学编程，第一个目的就是做出属于自己的游戏，做了很多小游戏发在班级群里，被人厌烦。高中自己买了unity的书，想做自己的游戏，无奈连网络的基本知识都不懂，无功而返。到了大学，我又被强化学习吸引，我想知道能不能让人工智能来帮我打游戏呢？这一整条线我没有放弃过，拿到了游戏算法offer，我真的特别特别开心。人不是一直成功的，我经历过的失败远超过成功10倍，但那让我知道成功来之不易，让我知道失败是生活常态，让我知道真正的怯懦不是不敢失败，而是不敢尝试。言尽于此，这些都“不可逃避的结束”了。追风赶月莫停留，平芜尽处是春山。

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...