还得是阅文

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...

面了5个实习生了，技术好的base不是特别考虑，base满足的技术又不太行，真难呀，各位优秀的学弟学妹们毛遂自荐呀【岗位职责】1. 算法优化与落地：重点参与图像编辑（Image Editing）领域的算法研究，特别是针对图像消除（Object Removal/Inpainting）任务的效果优化。2. 核心技术攻关：模型蒸馏：参与大规模生成模型的蒸馏工作，在保证生成质量的前提下，优化模型推理速度与显存占用。RLHF 对齐：探索并应用 RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）技术，利用人类反馈数据优化生成模型的逻辑一致性与视觉美感。1. 实验与数据管理：负责相关算法实验的配置、运行与结果分析；协助进行高质量训练数据的清洗、整理与构建，建立更高效的数据 pipeline。2. 前沿探索：阅读最新顶会论文，复现并改进 SOTA 算法，探索提升消除任务鲁棒性的新方法。base：深圳薪资：200-400公司：传音邮箱：xin.wang4@transsion.com

求助，今年大四，之前没有过实习，简历投出去都说不合适

20年金融毕业，在深圳某公司做企业文化，工作2年多后；23年读研，实习是产品运营类工作，主要做增长。现在找工作感觉逼到绝境。。。好像路走错了，完全找不到工作，按实习岗位找，体感太少，对运营类工作整体性、系统性掌握不够，找不到好工作；按社招企业文化找，岗位低不成高不就，1-3年内工资少，且中间有gap，3-5年门槛太高，与我自身经历不匹配。兄弟们，接下来应该怎么走啊，没招了。本来读研是为了往运营方向找，目前实习比较少，学的是学硕，被论文耽误不少时间，导致运营类不好找，啊啊啊啊啊啊啊啊啊（本人属于工作强体感类人，需要很强的工作体验才能够从具体中抽离很干货的经验，所以目前面试的互联网运营肉眼可见的不...