周一早会，导师突然说了一句："下周全链路压测，你负责的那个服务，准备好了吗？" 我愣了一下。 说实话，那个服务我接手才一个多月。最开始只是帮忙修几个小 bug，后来导师让我试着做一次小重构，再后来，慢慢地，那个模块的日常维护就落到了我手上。 但"全链路压测"这四个字，份量完全不一样。 我点了点头，说："我先梳理一遍，明天给你同步。" 回到工位，我打开了系统的架构图，开始一个节点一个节点地捋。说不紧张是假的——这个服务在整条链路里不算最核心的，但如果它出了问题，上下游都会受影响。导师把它交给我，既是信任，也是考验。 那天下午我没写一行代...

  史上最尬，没有之一😂 我是社招。

随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...