大家群面都好强啊，只有我是笨比

我连实习经验都没有，就一个臭民办，然后HR直接要我简历，发过去之后问问我java学的咋样，我说还行，HR就问我我要不要进行线上机试（远程写demo），现在好紧张，啥也不会啊

1.大厂 title 加持🤩大公司的名头往简历上一搁，直接就加分！毕竟竞争这么卷，你能进得去，本身就证明简历没啥毛病。关键是得把工作内容挖深了，掰开揉碎了写进简历里，别浪费这个好背景。2.靠谱带教 + 合拍同事 + 舒服氛围👥就算每天干的都是打杂跑腿的活儿，只要这三样到位，这实习就值了！实习做琐事太正常了，但你可以逮着机会就请教领导同事，盯着他们咋干活、咋思考的，这些都是实打实的收获。对咱来说，能学到东西的实习，就是好实习！3.能上手真活儿，攒真本事💪要是不用天天打杂，能独立接触项目，甚至扛下一小块儿具体工作，那可就赚大了！既能提升实打实的工作能力，又能把业务流程摸得门儿清，这种实习含金量直接拉满。说到底，实习有没有用，还是得看自己的感受。要是干得憋屈、内耗严重，那果断跑路别犹豫！要么能给简历添彩，要么能让人干得开心有情绪价值，这样的实习才算没白忙活一场。

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...