百度内推笔试

「卷不卷」灵魂拷问 "弹性打卡+5点半跑路自由"是真的！ 但！前提是高效搞定KPI（划重点） 对比广州某些大厂「表演式加班」，凡岛更适合目标感强、想快速成长的狠人 （上周刚见证同组管培生半年升主管，述职PPT那句“广州不相信眼泪，但努力的人永远幸运”直接封神） ▪️ 「萌新生存法则」 1️⃣ 团队95后占70%，开会直接甩脑图互怼，但吵完立马奶茶和好 2️⃣ 公司四餐全包（粤菜湘菜川菜轮流投喂），本湖南人狂喜 3️⃣ 神舟路地铁口10分钟通勤，周边租房2k能拿下带健身房的新公寓 （广州打工人忠告：选离地铁＜15分钟的房子！暴雨天就知道多救命） 【日化新锐·广州凡岛】26届提...

感觉自己好废物。。。。妈的，项目项目答不上。八股八股全忘完。。因为还没离职，一点都不焦虑面试，但是面了两轮80%都答不上，都搞不懂自己在干嘛。。。😭😭让我感觉到羞耻也好，意识到自己没有选择也好。好想给自己一巴掌，让脑子清醒一下。

mentor 大龄2-1，房贷车贷传宗接代，自己体重二百大几，30多岁的年纪，头发稀稀疏疏，白了大半。去年生了个儿子，老婆在传统行业工资不高。看着他每天晚上奶孩子睡不好觉，白天需求多的爆炸，真的害怕他哪天直接在工位噶了。实在是太可怕了mentor确实是个本分的老实人，非常善良，经常担心我需求太多影响学校的事情，自己做的很多。看着他经常想，他一路从河北考到北京，211本硕，人正直善良，为啥都过成这样呢？

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...