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...

base均在上海1. 字节：电商开发，35k*15，但因为是秋招offer，强度未知，预计101052. 人寿数据：北邮论坛原神，第一年20个，第四年涨到40，稳定955个人情况：211本top2硕，计算机科班，女生，不知道要不要放弃等等电网和三桶油，也考虑过先进大厂赚几年再去央国企，但是害怕社招进不去好岗位了，互联网都高薪又确实吸引人折腾了一圈，还是不知道该选哪条路

哇我真的，现在感觉还是很saddddddd，想到以后没人一块吃饭了，以后没人去海边散步了，我就saddddddd周末宿舍的舍友都会回家or回学校，然后我家和学校都离公司蛮远的，又是只有我一个人空守宿舍了么(贴一张拍的搭子的金小獴)

很多人问，嵌入式找工作是不是得刷上千道题？说实话，我自己也没刷很多。大部分面试还是考基础八股文：指针、数组、结构体、位操作、常用外设寄存器操作、C语言语法、简单算法逻辑，以及操作系统基础，比如任务调度、中断处理、信号量、消息队列等。重点不是刷题数量，而是理解原理。操作系统的概念掌握了，实际面试中遇到相关问题也能顺利回答；外设和寄存器操作熟练了，现场写代码也不慌。另外，熟悉自己的项目经验也非常重要：面试官往往更看你对实际项目的理解、遇到的问题以及解决方案。基础八股文是通关钥匙，项目经验才是加分项。等有时间，再慢慢深入算法、数据结构和操作系统原理即可。找工作前，先把基础打牢、项目熟悉，这样面试会轻...