前言：半年多没写牛客了，因为一直都在你节打黑工，感觉组内转正应该无望，好在拿了wxg的offer，不然感觉就玉米s了 ，也不会有心态去接着面试啥的至今的历程：大一进了双非文科专业，感觉天崩开局，再到后面转到计算机，以为能真从学校学到点东西，然后发现计算机专业也不教技术，大一下开始接外包，再到大二寒假开始实习，然后两段中小厂实习之后来到了字节tt，然后在这边干了半年多，但是依然因为一些客观原因，感觉转不了了，好在期间拿到了鹅wxg的offer准备去广州开启新旅程了，要和北京节说再见了

简历没发就被拒了为啥啊

对不起各位，标题党了。最近几天都在找实习，今天下午面试了一个后端开发岗，一上来就叫我写力扣。有一个不会换了一道题写出来了，但是整体给面试官的感觉还是不太行，也深深知道了自己在这方面有很多欠缺。不出意外的话，今天下午面试应该是挂掉了。我现在有一个问题，想了想问大佬们。 我现在手上有一个51word的offer，它的方向是 自动驾驶仿真场景和AIGC ScenarioCopilot。但是我主要现在还是想找一个JAVA后端开发的日常实习，因为一直在学java。不知道该怎么选了，求大佬们支招。另外下面是我的简历，大佬们看看有没有需要修改的地方。学生管理系统就是苍穹外卖改版，当时都没学到redis，学完增删改查就开始投了。二更：麻烦大佬们看看我最新的帖子，看看我该选哪个

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...