得物内推—最保姆级内推

收到了很多祝贺，但我却怎么也笑不出来。工作初定，意味着我人生接下来的两三年——甚至更久，已经被预订出去了。以前的迷茫，是因为无路可走；现在的迷茫，是因为道路全然既定。看着手里的Offer，深夜里我总忍不住问自己：这就是我想要的吗？难道只剩下早十晚七的打卡，和为了KPI奔波的疲惫？那个曾经发誓要环游世界、想安安静静写写东西、想在没人的地方吹吹笛子的自己，是不是从这一刻起，就要被永久封印在职场人的面具底下了？这大概就是成长的代价。我们用自由换取了稳定，用“无限可能”换取了“绝对确定”。而在这种巨大的确定性面前，我没有狂喜，只觉得惶恐。

各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

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...