好未来面试

抛开那些所谓的“大厂光环”和“核心赛道”不谈，我真正的梦中情司其实很简单，无非就是把“钱多事少”贯彻到底。在这个赛博许愿池里，我真心祈祷能拥有一份朝九晚五的安稳，双休是雷打不动的底线，从来不知加班为何物，更没有那些让人半夜惊醒的绩效考核和KPI压力。我希望工资卡里的数字能轻松撑起我的诗和远方，年假多到需要做攻略去消磨，公司的Outing不是换个地方换种形式的军训，而是真真切切的环球旅行。我不求改变世界，只求在这个疯狂内卷的时代里，能拥有一方没有压力的天地，这种神仙日子，哪怕是让我探大财起大厝驶豪车娶水某我也愿意，求求了把这样的神仙Offer狠狠砸向我吧！

项目是两个烂大街项目包装过的，八股算法还没开始，我这个学历实习是先投大厂还是小厂呢，优先日常还是暑期（第二个项目有两个重复的项目价值，请忽略）

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...