招行笔试第二批 10.15

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...

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

双非前端已死  投一大圈一个面试约不到 我真心碎了 前端已死

前言：半年多没写牛客了，因为一直都在你节打黑工，感觉组内转正应该无望，好在拿了wxg的offer，不然感觉就玉米s了 ，也不会有心态去接着面试啥的至今的历程：大一进了双非文科专业，感觉天崩开局，再到后面转到计算机，以为能真从学校学到点东西，然后发现计算机专业也不教技术，大一下开始接外包，再到大二寒假开始实习，然后两段中小厂实习之后来到了字节tt，然后在这边干了半年多，但是依然因为一些客观原因，感觉转不了了，好在期间拿到了鹅wxg的offer准备去广州开启新旅程了，要和北京节说再见了