成飞611补录

一句话总结：其实大头还是写需求。只不过是写更规范的需求。我们以一般实习生的三四个月在职时长，看一看你都会经历哪些事情。但下面这个流程也和公司规模有关系。越小的公司可能越流程越杂乱。第一周内：这个时间段内，你主要还是以新人培养为主。一般会安排你读一些组内的业务文档，分配你的MT。遇到比较好的MT还会和你一对一的讲一讲组内业务。这个时间点也不一定就刚好卡死一周。不太忙的业务组可能时间长一点，要是业务组特别忙的话，巴不得你第二天就开始介入需求。并且在未来的一段时间内，日报/周报/月报将会伴随你的实习生活。主要还是为了你的LD（直属领导）以及MT了解你的动向，同步工作进度、遇到的问题和后续计划。往后一...

今年6月份想找一份实习，找了大半个月怎么找也找不到，没想到收到的第一份对口的实习offer竟然是东软（2k一个月，总比秋招没实习强），第二份收到的offer也是大连这座城市的一个小自研，当时飞机票都买好了（经费不足只能买半夜的机票），花了300多，同时济南这边一个公司也在走流程中。就在飞往大连的前一天，打电话催了济南这边，然后收到了offer，那时候别提多开心了，东软的体检都做完了提交上去了，没想到还查出了问题，吉尔伯特综合症，想退飞机票，没想到退飞机票只能退一部分，只能退100多一点，然后我申请了因病退飞机票（也确实查出病了），然后全价退了飞机票，只是不知道下一次坐飞机是要到我人生的哪个年龄。。。

谁懂面试的时候给了你个功能让你实现，手敲半天没做完整，查验的时候说这边看到你一直在手敲，其实你可以用ai的。

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...