已经 2026 年了，准备找工作的同学现在就该正式开始规划了。最近也收到不少同学的私信，普遍比较焦虑，不知道该从什么时候准备。下面这份秋招时间线规划，基于博主本人 半年紧急转行嵌入式、最终拿下 15 个 offer 的真实经验总结，希望能给大家一个清晰可执行的参考。阶段一：1 月–2 月（启动期）核心任务是补短板、打基础，关键在于“精准查漏补缺”。如果已经有一定项目积累，重点可以放在背八股和刷题上。以嵌入式软件方向为例，需要集中梳理高频考点，如 I2C、SPI 协议和 Linux 基础，并结合场景题进行理解，同时把项目中用到的技术点与考点绑定，比如项目里用了 I2C，就系统梳理通信流程、调试过...

给了超出预期的包，还是非常满意的，比快手还要高出一截，终于结束秋招了啊虽然感觉后面的路依旧很难走但也要一步一步慢慢来了祝大家顺利也祝自己顺利

手机掉到地铁缝里很正常但是掉里面手机页面还显示牛客页面这就很好玩了

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...