救命啊

实习了这么多公司下来，对SHEIN的感受就是 希音的培养体系非常系统和全面 有非常丰富的资源可以学习—— 新人入职时会召开新人会议，介绍公司制度和福利 有专门针对这个岗位新人的学习清单 部门团队介绍和业务梳理 帮助我快速了解业务框架和具体工作方法 还有SHEIN学院里的职场软技能提升课程和英语课程不可谓不丰富了 但是学到多少，就看你的主动性和学习能力了 扁平化组织让我有更多机会直接接触到mentor和leader 每天都能one on one沟通 部门全员E人的氛围让初来乍到的原本e人的我也变成了i人[呃R] 但是后面也很好地融入啦 团队伙伴都说舍不得我离开…mentor说感谢我为团队带来了新...

可惜太晚了，已经被马力夺舍了，这个拒的是二面，希望以后不会后悔，有一说一，腾讯的人文关怀确实强，那个面试后问卷是最舒服的

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...