26双非想找实习，求看简历

现在的实习薪资参差实在是太大了。有人日薪600+还在纠结要不要去，也有人对着日薪100的岗位问能不能学到东西。作为一个过来人，结合身边一圈同学的真实情况（坐标一二线，技术岗为主），聊聊我对正常实习薪资的分档体感。先定义一下计算公式：综合日薪 = 每日Base + 房补 + 餐补 + 其他福利（很多时候房补和餐补才是拉开差距的关键！）💰 第一档：日薪 < 150 在一二线城市，这个价位基本是不含房补的。算算现在的物价，扣掉吃饭通勤，基本等于“付费上班”。 除非就在家门口或者学校旁边，不用租房，否则真的很难坚持。这种薪资水平，公司基本就是把你当廉价劳动力，大概率是干Dirty Work（标...

看到过两个人面试，应该是测试岗位的，全程端着个手机卡在摄像头下面，开语音，面试官问问题，首先嗯嗯呃呃呃呃呃卡半天，然后“我需要时间思考一下”，现场开搜问AI，有点绷不住，我寻思技术问题不应该是问出来脑子里就应该有思路了吗，顶多几秒钟组织一下语言（后来还发现她们为了方便作弊把我电脑充电器拔了😃）难怪说现在的工作不好找，原来是自己压根什么都不会，仔细想想这种人还挺多的

真的给我气笑了，，不要那么多人你为什么要招那么多，我一直问，又给我想了一个理由是我在轮岗的岗位上，产出不行，来了就轮岗，面试的时候你也没说要轮岗对吧，并且轮岗的岗位技能你也没问我会不会，那你好歹找个同岗位的带我吧，你也没有，来了就自己干活，我慢慢摸索，我用一个月的时间也差不多追上你们正职效率了，我一天没干过原岗位的工作，而且我，26届，校招生，你说我给我转正，我回原岗位带不了实习生，我呢嘛，我一个还没毕业的，你们也没有一天培训，也没有人带我们最后说我带不了实习生？那如果我是正职进来的，你要求来要求我，我认了，你如果不想校招，不想培养新人，你何必校招呢？纯恶心，你改名叫没未来算了

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...