不刷抖音b站，只刷牛客

工作与业务 1. 部门成立时间和背景（成立短的可能会累） 2. 部门主要负责的产品是什么？部门盈利占整个集团的盈利的比例？（小部门说不定哪天就没了） 3.. 业务的市场占有率？ 5. 工作上下班时间？加班是调休还是支付加班费 6. 出差的多吗？出差吃饭和住宿报销标准？ 7. 公司的单休还是双休还是大小周？年假怎么休，加班有调休吗？是否有竞业协议，保密协议，工作地方是否明确，是否有外地下级分子公司，是否会安排轮岗，晋升是否需要基层经验，是否有同意报考编制内的先例（私下确认）

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...