1. 先做个简单的自我介绍吧参考答案： 您好，我是XXX，本科/研究生毕业于XX大学XX专业。在校期间主修嵌入式系统、操作系统、计算机组成原理等课程。 我有X年的嵌入式开发经验，熟悉ARM Cortex-M/A系列架构，掌握C/C++编程和常用通信协议。 在项目经验方面，我做过基于FreeRTOS的智能设备开发，负责驱动开发和系统优化，实现了多任务调度和低功耗管理。也参与过Linux平台的应用开发，熟悉内核裁剪和驱动移植。 技术栈方面，我熟悉RTOS和Linux双平台开发，掌握I2C/SPI/UART/CAN等通信协议，有MCU和MPU的开发经验。 我对安克创新的智能充电和音频产品很感兴趣，希...

最近在牛客看了太多咨询Offer的同学了，给一个普适的结论：1.选业务，脱离业务讨论公司没有任何意义，有鹅选鹅只是个梗。2.综合对比薪资、地域、业务、组内氛围，主要还是看组 不同组之间差距很大 另外考虑好自己想做什么业务，大家选offer的时候最好提前打听下组内的氛围。3.技术方面大家差距没有那么大，技术够用就行，能让你和别人拉开差距的主要还是对于业务的理解程度。4.很多同学被高薪吸引过去，从来没有问过组内是做什么的，结果去了之后landing非常痛苦，所以大家最好多做准备，考虑清楚再去 。5.另外问下，对于校招生的培养体系和打听一下往届同学的离职率，他们的情况基本上就是这家公司近几年的写照 。

现在已经流转了三个部门了

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...