滴滴提前批oc，终于泡出来了

本人24年大专生，24年毕业的那一年真的压力很大，专科加上无经验，从江西出来跑到广州深圳这边找工作，最开始的时候几个平台投了一千多份简历了，连一个技术岗的面试都没有。而且最开始的几个面试全都是那些培训机构，说是先培训三个月，然后包你就业，每个月从你工资里扣多少钱，培训费两万。和姐夫沟通，姐夫说这些不靠谱，我也不想啥都没干就负债2万，就这样找工作面试了三个多月。后面我感觉不行，想摆烂直接进厂工作得了，被姐夫拒绝了，他说如果我现在就进厂，厂里面干几年出来，之前的学习就都白费了。因为我到广州是蹭姐姐姐夫的租房，她们也是和同事合租，我睡沙发，我感觉我一直趴在家里吸血，虽然家里人都很好，没说过我什么，但...

佬们，这个一般都问些什么，第一次面试没啥经验

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

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...