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...

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秋招也是接近尾声了 学院本的兄弟们薪资都咋样没有学历加持下的秋招辛苦了

业务一面--30mim自我介绍在安克创新的产品运营主要做了什么?未来的职业规划方向？产品经理和产品运营的区别?两者重叠的核心部分是什么？为什么想做产品运营？为什么实习都不超过半年？这次实习的预期时长与到岗时间？需求收集与过滤占比较高，能接受吗？（其余为面试官讲解岗位内容）二面-25min自我介绍未来希望做产品运营还是产品经理？对该产品的哪条业务线感兴趣？B端产品和C端产品的区别?为什么想做B端产品？（过往为电商运营经验）一周出勤时间？英语听说读写水平？英语自我介绍英语问答：能否接受跨国会议的时差？全球超级独角兽SHEIN26届校招网申开启【关于Shein】全球领先的跨境电商，服务于150+个国...