我看到很多同学纠结要不要去小厂实习。公司小、资源有限，会不会学不到东西？但仔细观察发现，关键在于成长机会和转正可能性。在有转正机会的小厂里，实习生往往能参与多个项目，接触面很广：从技术开发到产品思维，有时甚至可以参与客户沟通。责任感强，每一次尝试都能看到结果，这种经历在简历上很亮眼，也让人学得快。更重要的是，转正机会意味着努力不是短暂的。经过几个月的实习，如果表现优秀，可以顺利加入团队，继续积累经验，而不是毕业就要重新找工作。所以我觉得，比起一味追求大厂名气，有转正机会的小厂实习，其实是一个成长和实践的好选择。

😓😓 日常实习3技术面+HR面。周三完成的HR面，然后今天问HR什么结果，然后。。。真是一个悲伤的故事😅

难道纯mcu方向真的找不到实习吗？投的简历要么已读不回，要么不符合要求被拒绝，真的被逼的要去考研了

前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...